pgvector contro Pinecone, Weaviate, Qdrant nel 2026

pgvector, Pinecone, Weaviate e Qdrant svolgono tutti la stessa funzione, trovando i vettori più vicini a una query, con architetture incompatibili tra loro. La tabella seguente mette a confronto ciò che rimane vero nel tempo: modello di distribuzione, posizione dei dati, capacità di ricerca. Prezzi e numeri di versione precisi per Pinecone, Weaviate e Qdrant sono volutamente assenti: verificateli sui siti ufficiali prima di prendere qualsiasi decisione di acquisto.

Schema concettuale delle due possibili topologie. Non codifica alcun dato crittografato, solo l'architettura di distribuzione.

Elemento controllato nel codice Aurabase: la versione pgvettoriale incorporata nell'immagine Postgres di ogni progetto è 0.8.6. Viene fornito dall'immagine CNPG upstream standard, non aggiunta specificatamente da Aurabase. Questo fatto è annotato nel Dockerfile del repository, il 23 agosto 2026. Anche il repository ufficiale pgvector conferma una dimensione massima di 16.000 per vettore. Questo è ben al di sopra delle tre classi dimensionali (768, 1536, 3072) utilizzate dalla pipeline RAG nativa di Aurabase. Questa pipeline è un'applicazione aggiuntiva specifica per Aurabase, costruita su pgvettoriale.

pgvector aggiunge un tipo di colonna vector(n) e operatori di distanza (<=> coseno, <-> euclideo, <#> prodotto scalare) a una normale base Postgres. I tuoi vettori condividono la stessa tabella, la stessa transazione e gli stessi vincoli del resto del tuo schema: niente da sincronizzare con un sistema esterno.

Per la ricerca fuzzy, pgvector offre due tipi di indice tra cui scegliere. IVFFlat divide lo spazio vettoriale in liste raggruppandole e ricerca solo nelle liste più vicine alla query. La sua costruzione è più leggera, ma è necessario scegliere un numero di elenchi adattato al volume di dati. HNSW costruisce un grafo dei vicini multilivello, senza una fase di addestramento precedente, al costo di una costruzione più intensiva in termini di memoria. Per i dettagli dei parametri di regolazione (m, ef_construction), consultare la nostra guida dedicata all'indice HNSW.

-- Estensione e colonna vettoriale (dimensione 1536, ad es. text-embedding-3-small)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- Indice HNSW per la ricerca fuzzy
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- Ricerca vettoriale unita ad una tabella relazionale, filtrata per RLS
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;

L'ultima riga è il punto di strutturazione: la clausola WHERE p.owner_id = auth.uid() si applica alla ricerca vettoriale esattamente come a qualsiasi altra query. Nessun database vettoriale dedicato riproduce questo comportamento in modo nativo, poiché le tue policy RLS risiedono in Postgres, non in un servizio di terze parti. Per creare una pipeline RAG completa basata su questo, consulta il nostro tutorial sulla pipeline RAG con pgvector.

Pinecone è una base vettoriale offerta esclusivamente come servizio cloud proprietario. Non esiste una versione pubblica self-hosted: i tuoi vettori risiedono nell'infrastruttura di Pinecone, non nella tua. Questa è una scelta architetturale assunta dall'editore, non una limitazione temporanea.

Il compromesso è diretto. Operazioni infrastrutturali a zero vettori da gestire: nessun cluster da dimensionare, nessun indice da eseguire autonomamente. In cambio, spesso compaiono a posteriori due costi nascosti. Innanzitutto, una pipeline di sincronizzazione da costruire e mantenere tra il database principale e l'indice Pinecone, con una propria logica di coerenza in caso di guasto parziale. Poi, formato e API proprietari: migrare fuori da Pinecone significa riesportare tutti i vettori e ricostruire l'integrazione altrove.

Weaviate è un database vettoriale dedicato, open source e self-hosting, disponibile anche come offerta cloud gestita (Weaviate Cloud) per coloro che preferiscono non gestirlo autonomamente. La sua caratteristica più evidenziata dall'editore è la ricerca ibrida nativa. Unisce, in un'unica classificazione dei risultati, un punteggio di somiglianza vettoriale e un punteggio di corrispondenza delle parole chiave di tipo BM25.

Concretamente, questo evita di scrivere da soli la logica di fusione tra ricerca semantica e ricerca per parole chiave, un passaggio che altri approcci lasciano all'applicazione. Weaviate offre anche un sistema di moduli per connettere direttamente fornitori di incorporamento esterni al momento dell'acquisizione. Il compromesso rimane lo stesso di qualsiasi database dedicato: un sistema aggiuntivo da gestire o da pagare, per mantenersi sincronizzato con la fonte dati principale.

Qdrant è un database vettoriale dedicato, open source e scritto in Rust, disponibile anche in self-hosting o in un cloud gestito (Qdrant Cloud). Come il nucleo di Aurabase, Qdrant è scritto in Rust: una scelta linguistica condivisa, non un argomento di superiorità in sé.

Due punti emergono più spesso nei feedback su Qdrant. Innanzitutto, un ricco sistema di filtraggio del payload: consente di combinare filtri strutturati (categoria, data, stato) e ricerca vettoriale nella stessa query. Successivamente, le opzioni di quantizzazione (scalare o binaria), intese a ridurre l'impronta di memoria di un indice su larga scala. Stesso compromesso di Weaviate: un sistema separato dal database principale, con la propria logica di sincronizzazione da mantenere.

Scegli pgvettore se...

• I tuoi vettori devono rimanere allegati ai tuoi dati relazionali (utenti, permessi, prodotti)
• Le tue politiche RLS dovrebbero applicarsi anche ai risultati di ricerca vettoriale
• Non vuoi aggiungere un sistema da sincronizzare su Postgres

Scegli Pigna se…

• Desideri operazioni di infrastruttura a vettore zero
• Bloccarsi in un formato proprietario chiuso non è un problema per il tuo team
• Accetti di creare una pipeline di sincronizzazione con un servizio esterno

Scegli Weaviate se...

• Desideri una parola chiave ibrida + ricerca vettoriale nativa, senza ricostruirla tu stesso
• Il tuo caso d'uso è un motore di ricerca autonomo, non una funzionalità aggiunta a un'app esistente
• Sei pronto a operare o pagare per un servizio dedicato oltre alla tua base principale

Scegli Qdrant se…

• Il filtraggio approfondito in base al carico utile è un criterio determinante su larga scala
• La quantizzazione della memoria conta per un indice vettoriale molto ampio
• Desideri un motore open source in cui mantieni il controllo del codice

Aurabase non aggiunge pgvector: l'estensione è già presente nell'immagine Postgres standard fornita da CloudNativePG, la fondazione utilizzata per i tenant cluster. Ciò su cui Aurabase si basa è la funzionalità dell'applicazione: una pipeline di acquisizione con gestione degli errori di rete, un modulo di incorporamento e ricerca vettoriale per indice HNSW. Questa funzionalità è esposta in modo nativo nel servizio aura-ai, verificata nel codice del repository il 23 agosto 2026.

La pipeline Aurabase RAG supporta tre classi di dimensioni di incorporamento (768, 1536, 3072), corrispondenti alle dimensioni di output più comuni degli attuali modelli di incorporamento. Ogni vettore rimane una colonna di una normale tabella Postgres, nello schema del progetto, sotto le stesse politiche RLS del resto dei dati di questo progetto. Questa è la stessa logica dell'esempio SQL nella sezione 02, applicata a un'intera pipeline anziché a una query isolata.

pgvector, Pinecone, Weaviate e Qdrant non coprono la stessa esigenza. pgvector rimuove la sincronizzazione mantenendo i vettori in Postgres, al costo di un motore meno specializzato rispetto a un prodotto dedicato. Pinecone ritira tutte le operazioni infrastrutturali, in cambio del totale blocco della proprietà. Weaviate aggiunge la ricerca ibrida nativa pronta all'uso. Qdrant enfatizza il filtraggio avanzato e l'impronta di memoria su larga scala. Il criterio decisivo rimane in tutti e quattro i casi lo stesso: dove dovrebbero risiedere i vostri dati e chi dovrebbe essere in grado di filtrarli.

Per creare una pipeline RAG completa su questa base, il nostro tutorial sulla pipeline RAG con pgvector descrive dettagliatamente l'acquisizione, gli incorporamenti e la ricerca dei vettori passo dopo passo. Per una panoramica del pilastro AI nativo di Aurabase, consultare la pagina AI nativa.