pgvector बनाम Pinecone, Weaviate, Qdrant 2026 में

पीजीवेक्टर, पाइनकोन, वीविएट और क्यूड्रेंट सभी एक ही कार्य करते हैं, एक क्वेरी के लिए निकटतम वैक्टर ढूंढते हैं, उनके बीच असंगत आर्किटेक्चर के साथ। नीचे दी गई तालिका तुलना करती है कि समय के साथ क्या सत्य रहता है: परिनियोजन मॉडल, डेटा स्थान, खोज क्षमताएं। पाइनकोन, वीविएट और क्यूड्रेंट की कीमतें और सटीक संस्करण संख्याएं जानबूझकर अनुपस्थित हैं: कोई भी खरीदारी निर्णय लेने से पहले आधिकारिक साइटों पर उनकी जांच करें।

दो संभावित टोपोलॉजी का वैचारिक आरेख। यह किसी भी एन्क्रिप्टेड डेटा को एन्कोड नहीं करता है, केवल परिनियोजन आर्किटेक्चर को एन्कोड करता है।

ऑराबेस कोड में तत्व की जाँच की गई: प्रत्येक प्रोजेक्ट की पोस्टग्रेज छवि में एम्बेडेड पीजीवेक्टर संस्करण 0.8.6 है। यह मानक अपस्ट्रीम सीएनपीजी छवि द्वारा वितरित किया जाता है, विशेष रूप से ऑराबेस द्वारा नहीं जोड़ा गया है। यह तथ्य 23 अगस्त, 2026 को रिपॉजिटरी के डॉकरफाइल में नोट किया गया है। आधिकारिक पीजीवेक्टर रिपॉजिटरी भी प्रति वेक्टर 16,000 के अधिकतम आयाम की पुष्टि करता है। यह ऑराबेस की मूल आरएजी पाइपलाइन द्वारा उपयोग किए जाने वाले तीन आयाम वर्गों (768, 1536, 3072) से काफी ऊपर है। यह पाइपलाइन ऑराबेस के लिए विशिष्ट एप्लिकेशन एडिशन है, जिसे पीजीवेक्टर के शीर्ष पर बनाया गया है।

पीजीवेक्टर एक सामान्य पोस्टग्रेज बेस में एक vector(n) कॉलम प्रकार और दूरी ऑपरेटर (<=> कोसाइन, <-> यूक्लिडियन, <#> डॉट उत्पाद) जोड़ता है। आपके वैक्टर एक ही तालिका, एक ही लेन-देन और आपके बाकी स्कीमा के समान ही बाधाएं साझा करते हैं: बाहरी सिस्टम से सिंक्रनाइज़ करने के लिए कुछ भी नहीं।

For fuzzy searching, pgvector offers two index types to choose from. IVFFlat divides the vector space into lists by clustering and searches only in the lists closest to the query. Its construction is lighter, but you must choose a number of lists adapted to the volume of data. HNSW constructs a multi-level neighbor graph, without a prior training step, at the cost of a more memory-intensive construction. For details of the adjustment parameters (m, ef_construction), see our guide dedicated to the HNSW index.

-- एक्सटेंशन और वेक्टर कॉलम (आयाम 1536, उदाहरण के लिए टेक्स्ट-एम्बेडिंग-3-छोटा)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- अस्पष्ट खोज के लिए HNSW सूचकांक
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- वेक्टर खोज आरएलएस द्वारा फ़िल्टर की गई एक रिलेशनल तालिका से जुड़ गई
SELECT d.id, d.content
FROM documents d
JOIN projects p ON p.id = d.project_id
WHERE p.owner_id = auth.uid()
ORDER BY d.embedding <=> $1
LIMIT 5;

The last line is the structuring point: the WHERE p.owner_id = auth.uid() clause applies to vector search exactly as it does to any other query. No dedicated vector database reproduces this behavior natively, since your RLS policies live in Postgres, not in a third-party service. To build a complete RAG pipeline based on this, see our RAG pipeline tutorial with pgvector.

पाइनकोन एक वेक्टर आधार है जो विशेष रूप से मालिकाना क्लाउड सेवा के रूप में पेश किया जाता है। कोई सार्वजनिक स्व-होस्टेड संस्करण नहीं है: आपके वैक्टर पाइनकोन के बुनियादी ढांचे में रहते हैं, आपके नहीं। यह प्रकाशक द्वारा ग्रहण किया गया एक वास्तुशिल्प विकल्प है, कोई अस्थायी सीमा नहीं।

समझौता सीधा है. प्रबंधित करने के लिए शून्य वेक्टर अवसंरचना संचालन: आकार के अनुसार कोई क्लस्टर नहीं, स्वयं को चलाने के लिए कोई अनुक्रमणिका नहीं। बदले में, दो छिपी हुई लागतें अक्सर तथ्य के बाद सामने आती हैं। सबसे पहले, आंशिक विफलता की स्थिति में अपने स्वयं के स्थिरता तर्क के साथ, आपके मुख्य डेटाबेस और पाइनकोन इंडेक्स के बीच निर्माण और रखरखाव के लिए एक सिंक्रनाइज़ेशन पाइपलाइन। अगला, एक मालिकाना प्रारूप और एपीआई: पाइनकोन से बाहर जाने का मतलब है पूरे वैक्टर को फिर से निर्यात करना और कहीं और एकीकरण का पुनर्निर्माण करना।

Weaviate एक समर्पित, खुला स्रोत और स्व-होस्टिंग वेक्टर डेटाबेस है, जो उन लोगों के लिए प्रबंधित क्लाउड पेशकश (Weaviate Cloud) के रूप में भी उपलब्ध है जो इसे स्वयं संचालित नहीं करना पसंद करते हैं। प्रकाशक द्वारा इसकी सबसे प्रमुख विशेषता देशी हाइब्रिड खोज है। यह परिणामों के एकल वर्गीकरण में, एक वेक्टर समानता स्कोर और एक BM25 प्रकार कीवर्ड पत्राचार स्कोर को विलीन कर देता है।

सीधे तौर पर, यह सिमेंटिक खोज और कीवर्ड खोज के बीच संलयन तर्क को स्वयं लिखने से बचता है, एक ऐसा कदम जिसे अन्य दृष्टिकोण एप्लिकेशन पर छोड़ देते हैं। वीविएट अंतर्ग्रहण के समय बाहरी एम्बेडिंग प्रदाताओं से सीधे जुड़ने के लिए मॉड्यूल की एक प्रणाली भी प्रदान करता है। समझौता किसी भी समर्पित डेटाबेस के समान ही रहता है: आपके मुख्य डेटा स्रोत के साथ सिंक्रनाइज़ रखने के लिए संचालित करने या भुगतान करने के लिए एक अतिरिक्त प्रणाली।

क्यूड्रैंट एक समर्पित वेक्टर डेटाबेस है, खुला स्रोत और रस्ट में लिखा गया है, जो सेल्फ-होस्टिंग या प्रबंधित क्लाउड (क्यूड्रेंट क्लाउड) में भी उपलब्ध है। ऑराबेस के मूल की तरह, क्यूड्रेंट को रस्ट में लिखा गया है: एक साझा भाषा विकल्प, अपने आप में श्रेष्ठता का तर्क नहीं।

क्यूड्रैंट पर फीडबैक में दो बिंदु सबसे अधिक बार सामने आते हैं। सबसे पहले, एक समृद्ध पेलोड फ़िल्टरिंग प्रणाली: यह आपको एक ही क्वेरी में संरचित फ़िल्टर (श्रेणी, दिनांक, स्थिति) और वेक्टर खोज को संयोजित करने की अनुमति देती है। अगला, परिमाणीकरण विकल्प (स्केलर या बाइनरी), जिसका उद्देश्य बड़े पैमाने के सूचकांक की मेमोरी फ़ुटप्रिंट को कम करना है। वीविएट के समान समझौता: आपके मुख्य डेटाबेस से अलग एक सिस्टम, जिसे बनाए रखने के लिए अपने स्वयं के सिंक्रनाइज़ेशन तर्क के साथ।

पीजीवेक्टर चुनें यदि…

• आपके वेक्टर आपके रिलेशनल डेटा (उपयोगकर्ता, अनुमतियाँ, उत्पाद) से जुड़े रहने चाहिए
• आपकी आरएलएस नीतियां वेक्टर खोज परिणामों पर भी लागू होनी चाहिए
• आप Postgres के शीर्ष पर सिंक करने के लिए कोई सिस्टम नहीं जोड़ना चाहते

पाइनकोन चुनें यदि…

• आप शून्य वेक्टर इंफ्रास्ट्रक्चर ऑपरेशन चाहते हैं
• बंद मालिकाना प्रारूप में लॉक करना आपकी टीम के लिए कोई समस्या नहीं है
• आप किसी बाहरी सेवा के लिए एक सिंक पाइपलाइन बनाने के लिए सहमत हैं

Weaviate चुनें यदि…

• आप एक हाइब्रिड कीवर्ड + मूल वेक्टर खोज चाहते हैं, बिना इसे स्वयं पुनर्निर्माण किए
• आपका उपयोग मामला एक स्टैंडअलोन खोज इंजन है, न कि किसी मौजूदा ऐप में जोड़ी गई कार्यक्षमता
• आप अपने मुख्य आधार के अतिरिक्त एक समर्पित सेवा का संचालन या भुगतान करने के लिए तैयार हैं

क्यूड्रेंट चुनें यदि…

• पेलोड द्वारा रिच फ़िल्टरिंग आपके पैमाने पर एक निर्धारित मानदंड है
• मेमोरी परिमाणीकरण एक बहुत बड़े वेक्टर इंडेक्स के लिए मायने रखता है
• आप एक ओपन सोर्स इंजन चाहते हैं जहां आप कोड पर नियंत्रण बनाए रखें

ऑराबेस पीजीवेक्टर नहीं जोड़ता है: एक्सटेंशन पहले से ही क्लाउडनेटिवपीजी द्वारा प्रदान की गई मानक पोस्टग्रेज छवि में मौजूद है, जो कि किरायेदार क्लस्टर के लिए उपयोग की जाने वाली नींव है। ऑराबेस शीर्ष पर जो बनाता है वह एप्लिकेशन कार्यक्षमता है: नेटवर्क त्रुटि प्रबंधन, एक एम्बेडिंग मॉड्यूल और एचएनएसडब्ल्यू इंडेक्स द्वारा वेक्टर खोज के साथ एक अंतर्ग्रहण पाइपलाइन। यह क्षमता मूल रूप से aura-aiसेवा में प्रदर्शित की गई है, जिसे 23 अगस्त, 2026 को रिपॉजिटरी कोड में सत्यापित किया गया है।

ऑराबेस आरएजी पाइपलाइन एम्बेडिंग आयामों के तीन वर्गों (768, 1536, 3072) का समर्थन करती है, जो वर्तमान एम्बेडिंग मॉडल के सबसे सामान्य आउटपुट आकार के अनुरूप है। प्रत्येक वेक्टर इस प्रोजेक्ट के बाकी डेटा के समान आरएलएस नीतियों के तहत, प्रोजेक्ट स्कीमा में एक सामान्य पोस्टग्रेज तालिका का एक कॉलम बना रहता है। यह अनुभाग 02 में SQL उदाहरण के समान तर्क है, जो एक पृथक क्वेरी के बजाय संपूर्ण पाइपलाइन पर लागू होता है।

पीजीवेक्टर, पाइनकोन, वीविएट और क्यूड्रेंट समान आवश्यकता को पूरा नहीं करते हैं। पीजीवेक्टर एक समर्पित उत्पाद की तुलना में कम विशिष्ट इंजन की कीमत पर, पोस्टग्रेज में वैक्टर को रखकर सिंक्रनाइज़ेशन को हटा देता है। कुल मालिकाना लॉक-इन के बदले में, पाइनकोन सभी बुनियादी ढांचे के संचालन को वापस ले लेता है। Weaviate बॉक्स से बाहर देशी हाइब्रिड खोज जोड़ता है। क्यूड्रेंट समृद्ध फ़िल्टरिंग और बड़े पैमाने पर मेमोरी फ़ुटप्रिंट पर जोर देता है। सभी चार मामलों में निर्णायक मानदंड एक ही रहता है: आपका डेटा कहां रहना चाहिए, और कौन इसे फ़िल्टर करने में सक्षम होना चाहिए।

इस आधार पर एक संपूर्ण RAG पाइपलाइन बनाने के लिए, हमारा RAG पाइपलाइन ट्यूटोरियल pgvector के साथ चरण दर चरण अंतर्ग्रहण, एम्बेडिंग और वेक्टर खोज का विवरण देता है। ऑराबेस के मूल AI स्तंभ के अवलोकन के लिए, मूल AIपृष्ठ देखें।