pgvector ve Pinecone, Weaviate, Qdrant 2026'da

pgvector, Pinecone, Weaviate ve Qdrant'ın tümü aynı işlevi görür; aralarındaki uyumsuz mimarilerle bir sorguya en yakın vektörleri bulur. Aşağıdaki tablo zaman içinde doğru kalanları karşılaştırmaktadır: dağıtım modeli, veri konumu, arama yetenekleri. Pinecone, Weaviate ve Qdrant'ın fiyatları ve kesin sürüm numaraları kasıtlı olarak belirtilmemiştir: herhangi bir satın alma kararı vermeden önce bunları resmi sitelerden kontrol edin.

İki olası topolojinin kavramsal diyagramı. Herhangi bir şifrelenmiş veriyi kodlamaz, yalnızca dağıtım mimarisini kodlamaz.

Aurabase kodunda kontrol edilen öğe: her projenin Postgres görüntüsüne gömülü pgvector sürümü 0.8.6'dır. Aurabase tarafından özel olarak eklenmeyen, standart yukarı akış CNPG görüntüsü tarafından sağlanır. Bu gerçek, 23 Ağustos 2026 tarihinde deponun Docker dosyasında belirtilmiştir. Resmi pgvector deposu ayrıca vektör başına maksimum 16.000 boyutunu doğrulamaktadır. Bu, Aurabase'in yerel RAG boru hattı tarafından kullanılan üç boyut sınıfının (768, 1536, 3072) oldukça üzerindedir. Bu işlem hattı, pgvector üzerine inşa edilmiş, Aurabase'e özel bir uygulama eklentisidir.

pgvector normal bir Postgres tabanına bir vector(n) sütun türü ve mesafe operatörleri (<=> kosinüs, <-> öklid, <#> nokta çarpımı) ekler. Vektörleriniz şemanızın geri kalanıyla aynı tabloyu, aynı işlemi ve aynı kısıtlamaları paylaşır: harici bir sistemle senkronize edilecek hiçbir şey yoktur.

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.

-- Uzantı ve vektör sütunu (boyut 1536, örneğin metin yerleştirme-3-küçük)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
ALTER TABLE documents ADD COLUMN embedding vector(1536);

-- Bulanık arama için HNSW dizini
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- RLS tarafından filtrelenen, ilişkisel bir tabloya katılan vektör araması
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.

Çam kozalağı, yalnızca tescilli bir bulut hizmeti olarak sunulan bir vektör tabanıdır. Herkese açık, kendi kendine barındırılan bir sürüm yoktur: vektörleriniz sizinkinde değil, Pinecone'un altyapısında yaşar. Bu, geçici bir sınırlama değil, yayıncının üstlendiği mimari bir seçimdir.

Uzlaşma doğrudandır. Yönetilmesi gereken sıfır vektör altyapı işlemleri: boyuta göre küme yok, kendinizin çalıştıracağı dizin yok. Buna karşılık, genellikle olaydan sonra iki gizli maliyet ortaya çıkar. İlk olarak, ana veritabanınız ile Pinecone dizini arasında, kısmi arıza durumunda kendi tutarlılık mantığına sahip, oluşturulacak ve bakımı yapılacak bir senkronizasyon hattı. Daha sonra, özel bir format ve API: Çam Kozalağı'ndan geçiş, tüm vektörlerin yeniden dışa aktarılması ve entegrasyonun başka bir yerde yeniden oluşturulması anlamına gelir.

Weaviate, özel, açık kaynaklı ve kendi kendini barındıran bir vektör veritabanıdır ve aynı zamanda onu kendileri çalıştırmayı tercih etmeyenler için yönetilen bir bulut teklifi (Weaviate Cloud) olarak da mevcuttur. Yayıncı tarafından en çok vurgulanan özelliği yerel hibrit aramadır. Sonuçların tek bir sınıflandırmasında, bir vektör benzerlik puanı ile BM25 tipi anahtar kelime uygunluk puanını birleştirir.

Somut olarak bu, diğer yaklaşımların uygulamaya bıraktığı bir adım olan anlamsal arama ile anahtar kelime arama arasındaki füzyon mantığını kendiniz yazmanızı önler. Weaviate ayrıca harici yerleştirme sağlayıcılarını alım sırasında doğrudan bağlamak için bir modül sistemi de sunar. Uzlaşma, herhangi bir özel veritabanıyla aynı kalır: ana veri kaynağınızla senkronize kalmak için çalıştırılacak veya ödeme yapılacak ek bir sistem.

Qdrant, özel bir vektör veritabanıdır, açık kaynaklıdır ve Rust'ta yazılmıştır, ayrıca kendi kendine barındırma veya yönetilen bulutta (Qdrant Cloud) mevcuttur. Aurabase'in özü gibi Qdrant da Rust'ta yazılmıştır: başlı başına bir üstünlük argümanı değil, ortak bir dil seçimi.

Qdrant'a ilişkin geri bildirimlerde en sık iki nokta öne çıkıyor. Birincisi, zengin bir yük filtreleme sistemi: yapılandırılmış filtreleri (kategori, tarih, durum) ve vektör aramasını aynı sorguda birleştirmenize olanak tanır. Daha sonra, büyük ölçekli bir endeksin bellek ayak izini azaltmayı amaçlayan niceleme seçenekleri (skaler veya ikili). Weaviate ile aynı uzlaşma: bakımı kendi senkronizasyon mantığına sahip, ana veritabanınızdan ayrı bir sistem.

Aşağıdaki durumlarda pgvector'u seçin:

• Vektörleriniz ilişkisel verilerinize (kullanıcılar, izinler, ürünler) bağlı kalmalıdır
• RLS politikalarınız vektör arama sonuçlarına da uygulanmalıdır
• Postgres'in üstüne senkronize edilecek bir sistem eklemek istemezsiniz

Aşağıdaki durumlarda Çam Kozalağı'nı seçin:

• Sıfır vektör altyapı işlemleri istiyorsunuz
• Kapalı, özel bir formatta kilitlemek ekibiniz için sorun değildir
• Harici bir hizmete senkronizasyon hattı oluşturmayı kabul edersiniz

Aşağıdaki durumlarda Weaviate'i seçin:

• Kendiniz yeniden oluşturmanıza gerek kalmadan, hibrit bir anahtar kelime + yerel vektör araması istiyorsunuz
• Kullanım alanınız, mevcut bir uygulamaya eklenen bir işlevsellik değil, bağımsız bir arama motorudur
• Ana üssünüze ek olarak özel bir hizmeti çalıştırmaya veya bunun için ödeme yapmaya hazırsınız

Aşağıdaki durumlarda Qdrant'ı seçin:

• Yüke göre zengin filtreleme, ölçeğinizde belirleyici bir kriterdir
• Çok büyük bir vektör indeksi için hafıza nicelemesi önemlidir
• Kodun kontrolünü elinizde bulundurduğunuz açık kaynaklı bir motor istiyorsunuz

Aurabase pgvector eklemez: Uzantı, kiracı kümeleri için kullanılan temel olan CloudNativePG tarafından sağlanan standart Postgres görüntüsünde zaten mevcuttur. Aurabase'in en üst düzeyde oluşturduğu şey uygulama işlevselliğidir: ağ hatası yönetimine sahip bir besleme hattı, bir yerleştirme modülü ve HNSW indeksine göre vektör araması. Bu yetenek, 23 Ağustos 2026'da depo kodunda doğrulanan aura-aihizmetinde yerel olarak kullanıma sunuldu.

Aurabase RAG boru hattı, mevcut yerleştirme modellerinin en yaygın çıktı boyutlarına karşılık gelen üç sınıf yerleştirme boyutunu (768, 1536, 3072) destekler. Her vektör, proje şemasında, bu projenin verilerinin geri kalanıyla aynı RLS politikaları altında normal bir Postgres tablosunun bir sütunu olarak kalır. Bu, bölüm 02'deki SQL örneğiyle aynı mantıktır ve yalıtılmış bir sorgu yerine tüm boru hattına uygulanır.

pgvector, Pinecone, Weaviate ve Qdrant aynı ihtiyacı karşılamaz. pgvector, özel bir ürüne göre daha az uzmanlaşmış bir motor pahasına, vektörleri Postgres'te tutarak senkronizasyonu ortadan kaldırır. Çam kozalağı, tamamen tescilli kilitlenme karşılığında tüm altyapı operasyonlarını geri çeker. Weaviate, yerel hibrit aramayı kutudan çıkarır çıkarmaz ekler. Qdrant, zengin filtrelemeyi ve büyük ölçekli bellek alanını vurgular. Karar verme kriteri dört durumda da aynı kalır: verilerinizin nerede saklanacağı ve verileri kimin filtreleyebileceği.

To build a complete RAG pipeline on this basis, our RAG pipeline tutorial with pgvector details ingestion, embeddings and vector search step by step. For the overview of Aurabase's native AI pillar, see the Native AIpage.