pgvector против Pinecone, Weaviate, Qdrant в 2026 году

pgvector, Pinecone, Weaviate и Qdrant выполняют одну и ту же функцию: находят наиболее близкие к запросу векторы с несовместимыми архитектурами между ними. В таблице ниже сравниваются то, что остается актуальным с течением времени: модель развертывания, расположение данных, возможности поиска. Цены и точные номера версий Pinecone, Weaviate и Qdrant намеренно отсутствуют: проверьте их на официальных сайтах, прежде чем принимать решение о покупке.

Концептуальная схема двух возможных топологий. Он не кодирует никаких зашифрованных данных, а только архитектуру развертывания.

Элемент проверен в коде Aurabase: версия pgvector, встроенная в образ Postgres каждого проекта, — 0.8.6. Он доставляется стандартным восходящим образом CNPG, не добавленным специально Aurabase. Этот факт отмечен в Dockerfile репозитория от 23 августа 2026 года. Официальный репозиторий pgvector также подтверждает максимальную размерность 16 000 на вектор. Это намного выше трех размерных классов (768, 1536, 3072), используемых в собственном конвейере RAG Aurabase. Этот конвейер представляет собой дополнение приложения, специфичное для Aurabase, построенное на основе pgvector.

pgvector добавляет тип столбца vector(n) и операторы расстояния (<=> косинус, <-> евклидово, <#> скалярное произведение) в обычную базу Postgres. Ваши векторы используют одну и ту же таблицу, одну и ту же транзакцию и те же ограничения, что и остальная часть вашей схемы: нечего синхронизировать с внешней системой.

Для нечеткого поиска pgvector предлагает на выбор два типа индексов. IVFFlat делит векторное пространство на списки путем кластеризации и осуществляет поиск только в списках, наиболее близких к запросу. Его конструкция проще, но необходимо выбирать количество списков, адаптированное к объему данных. HNSW создает многоуровневый граф соседей без предварительного этапа обучения за счет более интенсивного использования памяти. Подробности о параметрах настройки (m, ef_construction) см. в нашем руководстве , посвященном индексу HNSW.

-- Расширение и векторный столбец (размер 1536, например text-embedding-3-small)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- Индекс HNSW для нечеткого поиска
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- Векторный поиск, объединенный с реляционной таблицей, с фильтрацией по 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;

Последняя строка является точкой структурирования: предложение WHERE p.owner_id = auth.uid() применяется к векторному поиску точно так же, как и к любому другому запросу. Ни одна выделенная векторная база данных не воспроизводит такое поведение изначально, поскольку ваши политики RLS находятся в Postgres, а не в сторонней службе. Чтобы построить полный конвейер RAG на основе этого, см. наше руководство по конвейеру RAG с pgvector.

Pinecone — это векторная база, предлагаемая исключительно как собственный облачный сервис. Общедоступной версии с собственным хостингом не существует: ваши векторы живут в инфраструктуре Pinecone, а не в вашей. Это архитектурный выбор, принятый издателем, а не временное ограничение.

Компромисс прямой. Никаких операций с векторной инфраструктурой, которыми нужно управлять: не нужно изменять размер кластера и индексы, которые нужно запускать самостоятельно. Взамен этого часто постфактум появляются две скрытые затраты. Во-первых, это конвейер синхронизации, который нужно построить и поддерживать между вашей основной базой данных и индексом Pinecone, с собственной логикой согласованности в случае частичного сбоя. Далее, собственный формат и API: переход из Pinecone означает реэкспорт всех векторов и перестройку интеграции в другом месте.

Weaviate — это выделенная база данных векторов с открытым исходным кодом, размещаемая самостоятельно, которая также доступна в виде управляемого облачного предложения (Weaviate Cloud) для тех, кто предпочитает не управлять ею самостоятельно. Его особенность, наиболее подчеркнутая издателем, — это собственный гибридный поиск. Он объединяет в единой классификации результатов оценку сходства векторов и оценку соответствия ключевых слов типа BM25.

Конкретно, это позволяет избежать написания логики слияния между семантическим поиском и поиском по ключевым словам самостоятельно, что в других подходах оставляется на усмотрение приложения. Weaviate также предлагает систему модулей для прямого подключения внешних поставщиков внедрения во время загрузки. Компромисс остается тем же, что и для любой выделенной базы данных: дополнительная система, которую нужно использовать или платить за синхронизацию с вашим основным источником данных.

Qdrant — это специализированная векторная база данных с открытым исходным кодом, написанная на Rust, также доступная на самостоятельном хостинге или в управляемом облаке (Qdrant Cloud). Как и ядро ​​Aurabase, Qdrant написан на Rust: это общий выбор языка, а не аргумент превосходства сам по себе.

В отзывах о Qdrant чаще всего упоминаются два момента. Во-первых, богатая система фильтрации полезной нагрузки: она позволяет комбинировать структурированные фильтры (категория, дата, статус) и векторный поиск в одном запросе. Далее, варианты квантования (скалярное или двоичное), предназначенные для уменьшения объема памяти, занимаемого крупномасштабным индексом. Тот же компромисс, что и у Weaviate: система, отдельная от вашей основной базы данных, с собственной логикой синхронизации, которую необходимо поддерживать.

Выберите pgvector, если…

• Ваши векторы должны оставаться привязанными к вашим реляционным данным (пользователям, разрешениям, продуктам).
• Ваши политики RLS также должны применяться к результатам векторного поиска.
• Вы не хотите добавлять систему для синхронизации поверх Postgres.

Выбирайте «Сосновая шишка», если…

• Вам нужны нулевые векторные операции по инфраструктуре
• Блокировка в закрытом проприетарном формате – не проблема для вашей команды
• Вы соглашаетесь создать конвейер синхронизации с внешней службой.

Выбирайте Weaviate, если…

• Вам нужен гибридное ключевое слово + собственный векторный поиск без его самостоятельной перестройки.
• Ваш вариант использования — это отдельная поисковая система, а не функция, добавленная в существующее приложение.
• Вы готовы работать или платить за выделенную услугу в дополнение к вашей основной базе.

Выбирайте Qdrant, если…

• Богатая фильтрация по полезной нагрузке — определяющий критерий вашего масштаба.
• Квантование памяти учитывается для очень большого векторного индекса.
• Вам нужен движок с открытым исходным кодом, в котором вы сохраняете контроль над кодом.

Aurabase не добавляет pgvector: расширение уже присутствует в стандартном образе Postgres, предоставляемом CloudNativePG — основе, используемой для арендных кластеров. На основе Aurabase — это функциональность приложения: конвейер приема с управлением сетевыми ошибками, модуль внедрения и векторный поиск по индексу HNSW. Эта возможность изначально реализована в сервисе aura-ai, проверенном в коде репозитория 23 августа 2026 г.

Конвейер Aurabase RAG поддерживает три класса размеров внедрения (768, 1536, 3072), соответствующих наиболее распространенным выходным размерам текущих моделей внедрения. Каждый вектор остается столбцом обычной таблицы Postgres в схеме проекта с теми же политиками RLS, что и остальные данные этого проекта. Это та же логика, что и в примере SQL в разделе 02, примененная ко всему конвейеру, а не к изолированному запросу.

pgvector, Pinecone, Weaviate и Qdrant не удовлетворяют той же потребности. pgvector устраняет синхронизацию, сохраняя векторы в Postgres, за счет использования менее специализированного механизма, чем специализированный продукт. Pinecone прекращает все инфраструктурные операции в обмен на полную блокировку собственности. Weaviate добавляет встроенный гибридный поиск из коробки. Qdrant делает упор на богатую фильтрацию и большой объем памяти. Решающий критерий остается одинаковым во всех четырех случаях: где должны храниться ваши данные и кто должен иметь возможность их фильтровать.

Чтобы построить на этой основе полный конвейер RAG, в нашем руководстве по конвейеру RAG с pgvector шаг за шагом подробно описывается прием, внедрение и векторный поиск. Обзор встроенного AI-компонента Aurabase см. на странице Native AI.