2026 年の RAG のベクトル データベース トップ 8

検索拡張生成 (RAG) 用のベクトル データベースを選択することは、専門ツールの短いリストを比較することを意味していました。それはもう市場ではありません。 2026 年には、チームはフルマネージド ベクター サービスを選択したり、オープンソース エンジンをセルフホストしたり、PostgreSQL、Elasticsearch、MongoDB などの既に実行しているデータベースにベクター検索を追加したりできるようになります。

この範囲は便利ですが、一般的なランキングの有用性が低くなります。 RAG に最適なベクトル データベースは、自動的に、最も多くのインデックス作成アルゴリズムや最速のベンダー ベンチマークを備えたデータベースになるわけではありません。これは、許容可能な量のコストと運用作業を追加しながら、アプリケーションに適したパーミッションセーフなコンテキストを取得するものです。

2026 年 9 月更新: このガイドは、2023 年のオリジナルの比較に代わるものです。 RAG の 8 つの現在のオプションを評価し、ハイブリッド検索、フィルタリング、マルチテナンシー、展開基準を追加し、FAISS を運用データベースではなく類似性検索ライブラリとして正しく処理します。

簡単に言うと、どのベクトル データベースが RAG に最適ですか?

簡単な候補リストが必要な場合は、ここから始めてください。

• Pinecone これは、管理された低操作のサービスが必要な場合の最も強力な出発点です。
• Qdrant は、展開制御、フィルタリング、および高度な取得の優れたオープンソース バランスを提供します。
• Weaviate ネイティブ キーワードとベクターのハイブリッド検索が製品の中心となる場合、これは魅力的です。
• Milvus 大規模な分散ワークロード、またはマルチベクトルのワークロードを計画しているチームに適しています。
• pgvector PostgreSQL がすでにアプリケーション データとアクセス モデルを所有している場合は、これが最も簡単な選択となることがよくあります。
• Elasticsearch は、正確な用語と成熟した語彙の関連性が重要となる検索の多い RAG に自然に適合します。
• MongoDB Vector Search 操作可能な JSON ドキュメントに近い検索を維持します。
• Chroma ローカル プロトタイプからホストされたベクター ストアへの最速パスを提供します。

これらはシナリオの勝者であり、普遍的なパフォーマンスの順序ではありません。最近の 複数システムの実証的評価 同様の広範な結論に達しました。単一のシステムが品質、遅延、スループット、およびリソースのすべての側面を主導することはありませんでした。コーパス、埋め込みモデル、フィルター、インデックス設定、同時実行性、ターゲットのリコールによって結果が変わる可能性があります。

RAG の上位ベクター データベースの比較

オプション	導入	RAGの強み	ベストフィット	主なトレードオフ
Pinecone	マネージドクラウド	密、疎、フルテキスト、メタデータ フィルター、名前空間	データベース操作を最小限に抑えたいチーム	マネージド サービスの依存関係とデータ モデルを事前に決定する
Qdrant	クラウド、ハイブリッド/プライベート クラウド、セルフホスト	密+疎融合、ペイロードフィルター、多段階および多ベクトル検索	高度な検索を備えたオープンソース管理	セルフホスト型の本番運用はお客様の責任です
Weaviate	マネージドクラウドまたはセルフホスト型	ネイティブ BM25+ベクター ハイブリッド検索、モデル モジュール、テナント シャード	ハイブリッド検索と統合 AI ワークフロー	より多くの構成面。重み付けを評価する必要がある
Milvus	ライト、スタンドアロン、分散、または Zilliz Cloud	マルチベクトルハイブリッド検索、フィルター、広範なインデックスのサポート	大規模かつ複合的な検索	分散展開ではインフラストラクチャに重大なオーバーヘッドが発生します
pgvector	互換性のある PostgreSQL 展開	SQL、結合、トランザクション、HNSW/IVFFlat、Postgres 全文検索	既存の PostgreSQL アプリケーション	フィルタリングされた ANN とハイブリッド フュージョンには意図的なクエリ設計が必要です
Elasticsearch	Elastic Cloud または自己管理型	字句+ベクトル検索、RRF、フィルター、集計、検索ツール	検索中心のエンタープライズ アプリケーション	一部の RAG プロジェクトが必要とするよりも幅広いプラットフォーム
MongoDB Vector Search	アトラス;バージョン固有の自己管理オプション	JSON ドキュメントの横のベクター、プレフィルター、ANN/ENN、ハイブリッド フュージョン	アプリケーションはすでに MongoDB 上に構築されています	検索の可用性と機能は展開とバージョンによって異なります
Chroma	ローカル、セルフホスト、または Chroma Cloud	開発者向けの API、密/疎/ハイブリッド検索、メタデータ フィルター	イテレーション速度を最適化するプロトタイプとチーム	本番環境への適合には依然としてワークロードとガバナンスのテストが必要

比較には、2026 年 9 月 1 日にレビューされた公式ドキュメントが反映されています。製品の機能、制限、地域、価格は変更される可能性があります。購入または展開する予定の構成を確認してください。

RAG のベクトル データベースの費用はいくらですか?

短い答え: 埋め込みの生成は驚くほど安価です。2026 年 9 月 2 日に見直されたオンラインの公開定価では、およそ 1 億個のテキスト トークンのコストがかかります。 2ドルから20ドル 私たちが比較した主流の埋め込みモデル全体で。 RAG の合計料金には、解析、ベクトル ストレージ、インデックス、読み取り、書き込み、レプリカ、バックアップ、再ランキング、再埋め込み、操作も含まれます。

オプション	公開価格の形状	コストへの影響
Pinecone	無料のスターター;月額 20 ドルのビルダー。 $50/月 標準最低額。使用量メーター	操作負荷は低いですが、名前空間のサイズとトラフィックが読み取りユニットに影響します。
Qdrant	無料の 1 GB クラスター。有料の CPU、メモリ、ディスク、バックアップ、および推論リソース	リソースのサイジングが表示されます。セルフホスティングでは、コストがインフラストラクチャと運用に移されます。
Weaviate	無料のサンドボックス。月額 45 ドルからのフレックス。プレミアムは月額 $400 から	ベクトルの次元、ストレージ、バックアップ、モデルの使用状況がすべて影響する可能性があります。
Milvus / ジリズ	Zilliz Serverless は vCU とストレージの 100 万個あたり 4 ドルをリストアップ	書き込みと検索のコストは、ディメンション、コレクション サイズ、トップ K、トラフィックによって変化します。
pgvector	個別の拡張ライセンスはありません。 Postgres コンピューティング、メモリ、ディスク、操作の料金を支払う	Postgres がすでにアプリケーション データを所有している場合は、多くの場合経済的です。
Elasticsearch	サーバーレスメーターの取り込み、検索、ML 容量、ストレージ、推論、出力	成熟した語彙検索とハイブリッド検索が追加のシステムを置き換える場合、コストは正当化されます。
MongoDB Vector Search	Atlas クラスターと検索能力。専用検索には少なくとも 2 つのノードが必要です	通常、MongoDB がソース文書をすでに所有している場合に、最も優れた経済性が得られます。
Chroma	使用量ベースの書き込み、ストレージ、クエリされたデータ、および返されたデータ。チームは最小限の追加を行います	シンプルなエントリ ポイントですが、本番規模ではクエリと返されるデータの量が重要になります。

これらのメーターは直接交換可能ではなく、最も安価なオプションは、同じリコール、レイテンシ、可用性目標における同じワークロードに依存します。私たちの新しいガイド、 RAG のデータベースをベクトル化するにはどれくらいの費用がかかりますか?には、数式、10,000 ページから 1,000 万ページに及ぶ作業例、埋め込み価格チャート、Google Agent Retrieval、SingleStore、Supabase をカバーする拡張比較が含まれています。

RAG システムにはベクトル データベースから何が必要ですか?

基本的な RAG パイプラインでは、ソース コンテンツがクリーンアップされ、チャンクに分割されます。アン 埋め込みモデル 各チャンクをベクトルに変換し、元のテキスト、ソース識別子、および有用なメタデータとともに保存されます。クエリ時に、システムはユーザーの質問を埋め込み、候補チャンクを取得し、必要に応じてそれらを再ランク付けし、選択されたコンテキストを言語モデルに送信します。

ベクトル データベースは、そのプロセスの一部のみを所有します。不適切なチャンク化、不一致の埋め込みモデル、古いアクセス許可、またはソースを無視するプロンプトは救済されません。したがって、製造の決定は、最近傍検索を超えて検討する必要があります。

1. 高密度検索だけではなく、ハイブリッド検索

高密度の埋め込みは、クエリとソースで異なる単語が使用されている場合でも、意味の一致に優れています。製品コード、エラー メッセージ、名前、頭字語、ポリシー番号などの正確な識別子を見逃す可能性があります。字句検索は、これらのケースを適切に処理します。ハイブリッド検索では、両方の結果セットを組み合わせて、それらを融合または再ランク付けします。

ビジネス RAG の場合、これはオプション機能ではなく基本要件であることがよくあります。ハイブリッド取得が 1 つのクエリであるかアプリケーション側のワークフローであるか、どのような融合方法が利用可能であるか、代表的な評価セットを使用してバランスを調整できるかどうかを確認します。

2. 権限を保持するフィルター

類似性は承認ではありません。有益な結果であっても、別の顧客、部門、プロジェクト、地域、または機密レベルに属している場合は、間違った結果になる可能性があります。システムには、テナント ID、ロール、ドキュメントの状態、日付、ソース タイプ、その他のアクセス属性に対する効率的なフィルターが必要です。

フィルタが近似検索の前か後に実行されるか、選択フィルタがリコールにどのように影響するか、データベースがテナントをどのように分離するかを尋ねます。最も重要なのは、否定的なケースをテストすることです。権限のないユーザーは、セマンティックが最も一致する場合でも、制限されたチャンクを決して取得してはなりません。

3. 完全なコンテンツのライフサイクル

ビジネス知識が変わります。 RAG ストアは、更新/挿入、削除、再埋め込み、インデックスの再構築、およびソースへの追跡可能なリンクをサポートする必要があります。新しいコンテンツが検索可能になるまでの時間と、削除または取り消されたコンテンツがどのくらい確実に消えるかを測定します。埋め込みモデルの変更に新しいインデックスが必要な場合は、移行を後付けとして扱うのではなく、バックフィルとカットオーバーを計画してください。

4. 継続できる運用と評価

マネージド サービスにより、インフラストラクチャ作業の多くが不要になります。セルフホスト型システムでは、配置、調整、データ境界をより詳細に制御できます。本質的にどちらが優れているというわけではありません。関連する問題は、アップグレード、バックアップ、容量、インシデント対応、監視、災害復旧を誰が所有するのか、そしてその所有権がアプリケーションによって正当化されるかどうかです。

AWSの ベクターデータベース選択ガイド では、検索、パフォーマンス、規模、コスト、統合の要件を文書化してから、概念実証で候補リストを検証することを推奨しています。これは、公開リーダーボードから選択するよりも信頼性が高くなります。

2026 年の RAG のベクトル データベース トップ 8

1. Pinecone: RAG に最適な管理ベクトル データベース

以下に最適: ベクトル データベース インフラストラクチャを運用せずに、実稼働 RAG 機能を出荷したいと考えているチーム。

Pinecone は、サーバーレス インデックスを中心に構築されたマネージド サービスです。その現在 クイックスタートと検索のガイダンス 高密度検索、スパース ベクトル、メタデータ フィルタリング、再ランキング、ドキュメント指向のフルテキスト フィールドをカバーします。これにより、初期のベクトル データベースに関連付けられた密集のみのメンタル モデルよりも多くの検索の選択肢がチームに与えられます。

その名前空間モデルは、Software-as-a-Service RAG に特に役立ちます。 Pinecone では、サーバーレス インデックスでの分離のためにテナントごとに 1 つの名前空間を推奨しており、すべてのデータ操作は名前空間を対象としています。の マルチテナントのドキュメント また、メタデータ フィルターを使用した共有名前空間が適切な場合と、それによって生じるコストと遅延のトレードオフについても説明します。

• 目立つ理由: 低い運用負荷、クリーンな API、管理されたスケーリング、およびテナント分離のための明示的な名前空間パターン。
• 以下に注意してください: サービスの依存関係、リージョンとプランの要件、アプリケーションがテナントまたはデータ ドメイン間で頻繁に検索を行う場合に扱いにくい名前空間の設計などです。
• 結論: データベース操作が戦略的利点がなく、管理された展開がセキュリティ境界に一致する場合は、Pinecone から始めます。

2. Qdrant: RAG に最適なオープンソース ベクトル データベース

以下に最適: 高度な取得制御を放棄することなく、オープンソースの導入の柔軟性を求めているチーム。

Qdrant は、マネージド クラウド、ハイブリッド/プライベート クラウド、Kubernetes、Docker、またはコンパイルされたバイナリとして利用可能な Apache 2.0 ベクトル データベースです。それ クエリ API 密および疎の取得、相互ランク融合、分散ベースのスコア融合、ネストされたプリフェッチ、および多段階の再スコアリングをサポートします。これらのビルディング ブロックは、より安価な表現で広範囲に取得し、より大きなベクトルまたは遅延インタラクション モデルで候補を絞り込む RAG パイプラインに適しています。

メタデータは、構造化制約のインデックスとフィルターとともにペイロードとして保存されます。 Qdrant は、テナント ペイロード フィールドから専用シャード、階層型の組み合わせまで、いくつかのテナント モデルを文書化しています。それ 導入ガイダンス 永続ストレージ、セキュリティ、ロード バランシング、高可用性、バックアップ、監視、災害復旧など、セルフホステッド クラスターに必要な運用作業について率直に述べています。

• 目立つ理由: 強力なフィルタリング、柔軟な多段階の取得、オープンソースのライセンス、およびいくつかの導入境界。
• 以下に注意してください: ローカル Docker の成功は、高可用性クラスターの準備ができていることを証明するものではありません。選択した運用パスの予算。
• 結論: Qdrant は、取得の柔軟性とインフラストラクチャ制御の両方を重視するチームにとって、強力なデフォルト候補リストです。

3. Weaviate: 組み込みのハイブリッド検索に最適

以下に最適: RAG アプリケーションでは、正確な用語と意味論的な意味がファーストクラスのクエリ パスで連携する必要があります。

Weaviate は、マネージド展開オプションとセルフホスト展開オプションを備えた BSD 3-Clause オープンソース ベクトル データベースです。それ ハイブリッド検索 BM25 キーワード検索とベクトル検索を並行して実行し、相対スコアまたはランクベースの融合を使用してそれらの結果を結合します。アルファパラメータはバランスを制御します。これは、自然言語の概念と、SKU やケース番号などの不安定な用語の両方を含むコーパスの場合、容易に推論できます。

Weaviate は、提供されたベクトルを保存したり、ベクトル化および再ランキング モデルに接続するモジュールを使用したりできます。また、テナント固有のシャード、レプリケーション、Weaviate クラウドと Weaviate クラウドの両方もサポートします。 自己管理型の導入。統合されたアプローチにより、特に 1 つのプラットフォーム内でより多くの検索機能を必要としているチームにとって、グルー コードを減らすことができます。

• 目立つ理由: 成熟したハイブリッド検索、オブジェクト プラス ベクトル モデル、統合 AI モジュール、クラウド/オンプレミスの柔軟性。
• 以下に注意してください: モデル モジュールとクライアントのデフォルトにより、構成の選択肢が追加されます。重要な場合はハイブリッド ウェイトを明示的に設定し、マテリアルが変更されるたびに評価します。
• 結論: ハイブリッド関連性が中心であり、チームがパッケージ化された検索機能を必要としている場合、Weaviate は候補リストに含まれます。

4. Milvus: 大規模かつマルチベクトルに最適 RAG

以下に最適: 分散型、マルチモーダル、またはマルチ表現の検索システムを構築するデータ集約型チーム。

Milvus は、明確な展開の進行状況を備えた Apache 2.0 ベクトル データベースです。 Milvusライト ローカル ファイルベースのライブラリとして実行され、スタンドアロンでは 1 台のマシン上にサーバーがパッケージ化され、分散では Kubernetes アーキテクチャ全体で取り込みとクエリのワークロードが分離されます。 Zilliz Cloud は管理対象パスを提供します。この継続により、チームは運用形態を変更しながら、同様のクライアント API を維持できるようになります。

それ マルチベクトルハイブリッド検索 密なテキスト表現と疎なテキスト表現、または複数のモダリティを組み合わせることができます。 フィルター検索 標準戦略と反復戦略をサポートします。 Milvus は、データベース、コレクション、パーティション、パーティション キーを通じて複数レベルのテナント分離も提供します。

• 目立つ理由: 広範なインデックスと展開ツールボックス、マルチベクトル取得、および単一ノードを超えて拡張するように設計されたアーキテクチャです。
• 以下に注意してください: 分散型 Milvus では、小規模な RAG ワークロードには必要のないコンポーネントと容量の決定が導入されています。
• 結論: Milvus を選択するのは、単にコーパスがいつか大きくなる可能性があるからではなく、実証された規模や検索の複雑さを考慮してです。

5. pgvector: データがすでに PostgreSQL に存在する場合に最適です。

以下に最適: 同じリレーショナル システム内でベクトル、ビジネス データ、トランザクション、および認可属性を必要とする製品チーム。

pgvector はオープンソースの PostgreSQL 拡張機能であり、別個のデータベースではありません。正確な最近傍検索、近似 HNSW および IVFFlat インデックス、および単精度、半精度、スパース、バイナリ ベクトル タイプが追加されます。結合、トランザクション、ポイントインタイムリカバリなどの PostgreSQL 機能、およびアプリケーションをすでにサポートしている運用エコシステムを維持できます。

ハイブリッド RAG の場合、pgvector を PostgreSQL 全文検索と組み合わせて、相互ランク フュージョンまたはリランカーを使用して SQL またはアプリケーション コードに融合できます。最も重要な注意点は、フィルタリングされた近似検索です。インデックスとクエリによっては、ANN スキャンの後にフィルタリングが発生し、返される候補が少なすぎる場合があります。このプロジェクトでは、その問題に対するツールとして、反復スキャン、より高度な検索パラメータ、部分インデックス、およびパーティショニングについて文書化しています。

• 目立つ理由: 信頼できる 1 つの情報源、使い慣れた SQL、トランザクション コンテンツの更新、および既存の Postgres チーム向けの新しいシステムの数の減少。
• 以下に注意してください: インデックス メモリ、書き込み動作、レプリカ、フィルターの選択性、およびハイブリッド クエリ ロジックはすべて、実際のワークロードの下で調整する必要があります。
• 結論: pgvector が名前を付けて再現できる要件を満たさない限り、専用のベクトル データベースを追加しないでください。

6. Elasticsearch: 検索が多い企業に最適 RAG

以下に最適: 意味的な類似性と同様に、正確な用語、フィルター、ファセット、確立された検索操作が重要となるアプリケーション。

Elasticsearch は、エンベディングが密または疎のベクトル フィールドに保存されている場合、ベクトル データベースとして機能します。さらに重要なのは、それが彼らを成熟した検索エンジンに導くということです。エラスティックの ハイブリッド検索ドキュメント では、フルテキスト ランキングとベクター ランキングを組み合わせるために相互ランク フュージョンを推奨していますが、その広範なクエリ ツールは構造化フィルター、集計、ブースト、および再ランキングをサポートしています。

これにより、Elastic は、技術文書、サポート知識、カタログ、および識別子と語彙が重要なその他のコーパスのための強力な RAG バックエンドになります。すでに Elasticsearch を使用しているチームは、グリーンフィールド ベクター API よりも価値のある、取り込み、監視、アクセス、および関連性の専門知識を持っている可能性があります。

• 目立つ理由: 語彙の関連性、ハイブリッド検索、フィルタリング、集計、操作の可視性を 1 つの検索プラットフォームで実現します。
• 以下に注意してください: クラスター操作と商用機能層は、小規模な RAG 製品のニーズを超える場合があります。ライセンスと展開の詳細を確認します。
• 結論: 組織がすでに Elasticsearch を検索に信頼している場合は、2 番目の検索システムを追加する前に、RAG が他のものを使用する必要がある理由を証明してください。

7. MongoDB Vector Search: 運用文書データに最適

以下に最適: ソース コンテンツとアプリケーションの状態が MongoDB ドキュメントとしてすでに存在しているチーム。

MongoDB Vector Search は、記述されている JSON ドキュメントの横に埋め込みを保存します。の $vectorSearch 集約段階 近似および正確な最近傍検索とプレフィルター フィールドをサポートします。これにより、別のストアを同期するのではなく、ドキュメントの更新、メタデータ、ベクトルの取得が使い慣れたデータ モデル内で維持されます。

MongoDB もドキュメント ハイブリッド検索 セマンティック ブースティング、相互ランク フュージョン、またはスコア フュージョンを使用して、MongoDB 検索とベクトル検索を組み合わせたものです。これは、クエリで通常のドキュメント検索と意味論的な再現のバランスを取る必要がある場合に便利です。

• 目立つ理由: 重複するドキュメントが減り、集約パイプラインの統合、事前フィルタリングが行われ、MongoDB 開発チームに自然に適合します。
• 以下に注意してください: Atlas は最も確立された展開パスです。セルフマネージド検索機能とコミュニティ検索機能は、MongoDB のバージョンとリリース ステータスに依存するため、正確なターゲットを検証してください。
• 結論: MongoDB がすでに真実の情報源である場合、ドキュメントとともにベクトルを保持することは、別個のデータベースの特殊なノブを上回る可能性があります。

8. Chroma: RAG の迅速なプロトタイピングに最適

以下に最適: 今は簡潔なローカル API を必要とし、後でセルフホストまたは管理パスを必要とする開発者。

Chroma は、ノートブック専用の埋め込みストアとしての初期の評判を超えて拡大しました。その現在 ドキュメント では、ローカル、セルフホスト、および Chroma Cloud 展開を備えた Apache 2.0 オープンソース ソフトウェア、および密、疎、ハイブリッド検索、メタデータ フィルタリング、ドキュメント検索、およびマルチモーダル検索について説明します。

開発者のエクスペリエンスは依然として魅力です。簡単な手順でコレクションを作成し、ドキュメントや埋め込みを追加し、クエリを実行できます。 Chroma Cloud チームがサービス自体を管理したくない場合に、サーバーレス ルートを提供します。

• 目立つ理由: 高速なイテレーション、フレンドリーな API、オープンソースの可用性、および以前のバージョンよりも明確に管理された運用パスが提供されています。
• 以下に注意してください: 簡単なセットアップは、同時実行性、取り込みボリューム、復元手順、テナントの分離、リージョンの可用性、ガバナンスのテストに代わるものではありません。
• 結論: Chroma は、より複雑なアーキテクチャに取り組む前に、RAG アプリケーションに何が必要かを学習する優れた方法です。

RAG 専用のベクトル データベースが必要ですか?

いつもではありません。 「ベクトル対応データベース」は、「ベクトル データベース」よりも便利なカテゴリになりました。 PostgreSQL、Elasticsearch、または MongoDB がすでに信頼できるデータを保持しており、取得ターゲットを満たすことができる場合は、1 つのシステムを維持することで、取り込み、削除、権限、バックアップ、およびインシデント対応を簡素化できます。

次の場合には専用のベクトル データベースを使用します。

• ベクトル検索は、二次的なクエリ機能ではなく、主要なワークロードです。
• 必要なスケール、同時実行性、レイテンシ、またはインデックスの選択が現在のデータベースを超えている。
• 密+疎、マルチベクトル、またはマルチステージの検索は、専門エンジンを使用すると大幅に簡単になります。
• データベース操作を削除するマネージド ベクター サービスが必要です。または
• ベクトル インデックスには、トランザクション データとは異なるライフサイクルまたはスケーリング パターンがあります。

FAISS がトップ 8 に入らない理由

FAISS は自分自身をライブラリとして説明します 効率的な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングを実現します。強力な CPU および GPU インデックスを提供し、研究、ローカル検索、オフライン パイプライン、および正確なベースラインに役立ちます。これ自体は、ほとんどの実稼働 RAG システムが期待するサービス層 (テナント対応 API、メタデータ ストレージとフィルタリング、認証、レプリカ、バックアップ、オンライン移行、管理された耐久性) を提供しません。

これらの部分は FAISS を中心に構築でき、いくつかのシステムは内部で同様のインデックス作成手法を使用しています。それでも、ライブラリはデータベースにはなりません。インプロセスインデックスを最大限に制御したい場合は、FAISS を含めます。マルチユーザーの実稼働データ サービスが必要な場合にデータベースを比較します。

スタックを構築する前に結果を検討する

検索製品を構築するチームは、チャンキング、埋め込み、インデックス、融合、再ランキング、評価を直接制御する必要がある場合があります。承認されたビジネス知識について従業員や顧客に質問してもらいたいだけのチームは、そうではないかもしれません。 2 番目のケースでは、 マネージド RAG サービス インフラストラクチャに関するいくつかの決定を省略し、便利なアシスタントへの道を短縮できます。

同様に、プライベート展開要件により、ベンチマークが開始される前にリストが絞り込まれる可能性があります。私たちのガイド プライベートクラウドのRAG では、その選択に関する広範なインフラストラクチャの考慮事項について説明します。

RAG パイプライン用のベクトル データベースを選択する方法

1. 譲れないことを最初に書きます。 導入リージョン、オンプレミスまたは仮想プライベート クラウドのニーズ、暗号化とバックアップの要件、回復目標、テナントの分離、データ削除ルール、予想されるコーパスの増加、ベクトルの次元、更新レート、クエリの同時実行数、および遅延目標を記録します。境界を満たせない製品を排除します。
2. すでに運用しているシステムから始めてください。 ソース データを既に所有している場合は、pgvector、Elasticsearch、または MongoDB をテストします。意味のある検索や運用リスクが軽減される場合にのみ、スペシャリスト データベースを候補リストに追加してください。
3. 代表的な評価セットを構築します。 実際のドキュメント、現実的なチャンク サイズ、ハード フィルター、および実際のユーザーからのクエリを使用します。言い換え、正確な識別子、あいまいな質問、古い文書、回答のないケース、およびテナント間アクセスの試みを含めます。取得するチャンクにラベルを付けます。
4. 製品だけでなく、検索戦略も比較します。 候補ごとに、高密度検索、語彙検索、ハイブリッド融合、メタデータ フィルター、および必要に応じて再ランキングをテストします。埋め込みモデルとコーパスを一定に保ちます。レイテンシやコストを比較する前に、同等のリコール目標に向けて調整します。
5. ライフサイクル全体を測定します。 Recall@k、MRR、nDCG などの取得メトリクスを、p50/p95 レイテンシ、スループット、取り込み時間、インデックス構築時間、メモリ/ストレージ、更新の可視性、削除の正確性、障害回復、オペレータ時間、および予測コストと併せて追跡します。同時クエリと選択フィルターを使用してテストを再度実行します。

優れた概念実証は、ヘッドルームを備えた品質と安全性のしきい値を満たす最も単純なオプションである必要があります。合成クエリにおけるわずかなレイテンシの違いは、運用の複雑さを大幅に増加させる価値があることはほとんどありません。

RAG シナリオによる推奨事項

• 管理対象のスタートアップまたは製品チーム: Pinecone;開発者の速度と利用可能なリージョンが適合するかどうか、Chroma Cloud を比較してください。
• オープンソースまたはオンプレミスのコントロール: Qdrant または Weaviate;スケールまたはマルチベクトル検索で正当化される場合は、Milvus を含めます。
• 既存の PostgreSQL アプリケーション: まずはpgvector。
• 検索が多いナレッジ ベース: Elasticsearch または Weaviate。
• 既存の MongoDB アプリケーション: MongoDB Vector Search。
• 分散型マルチモーダル検索: Milvus; Qdrant のマルチベクトルおよびマルチステージ クエリ パスを比較します。
• ローカルでの概念実証: インプロセス インデックスのみが必要な場合は、Chroma、Milvus Lite、Qdrant ローカル モード、または FAISS。
• 検索エンジニアリングを必要としないビジネスナレッジアシスタント: Cody などのマネージド アプリケーション。

よくある質問

RAG 全体として最適なベクトル データベースは何ですか?

すべての RAG システムにとって最適なオプションはありません。 Pinecone は強力なマネージド デフォルトであり、Qdrant は強力なオープンソース デフォルトであり、PostgreSQL がすでにデータを所有している場合は、pgvector が最適であることがよくあります。ハイブリッド検索ニーズは Weaviate または Elasticsearch を指す場合があります。非常に大規模なワークロードまたは複数ベクトルのワークロードは Milvus を指す場合があります。要件と評価セットを使用して選択してください。

Pinecone と Qdrant: どちらを選択すべきですか?

インフラストラクチャ作業の削減が優先され、マネージド クラウドの境界に適合する場合は、Pinecone を選択してください。オープンソース ライセンス、セルフホスティング、プライベート展開、または柔軟な複数段階の取得がより重要な場合は、Qdrant を選択してください。どちらもメタデータ対応パターンとハイブリッド RAG パターンをサポートしているため、多くの場合、決定的な違いは運用上の所有権です。

Weaviate と Milvus: RAG ではど​​ちらが優れていますか?

通常、Weaviate は、組み込みの BM25+vector ハイブリッド検索および統合モデル モジュールの候補リストに挙げるのが簡単です。 Milvus は、より広範な展開の進行や大規模な分散型マルチベクトル ワークロードにとって魅力的です。ハイブリッドの品質と将来のスケールが同等に重要かどうか、両方をテストします。

pgvector は実稼働環境 RAG に十分ですか?

そうかもしれません。 pgvector は、正確な検索と近似検索をサポートし、PostgreSQL のトランザクション、結合、バックアップ ツール、運用エコシステムを継承します。実稼働環境への適合性は、エンジンが「専用」と名付けられているかどうかではなく、コーパス サイズ、同時実行性、フィルター選択性、更新パターン、インデックス調整、および関連性ターゲットによって決まります。

RAG にはベクトル データベースが必要ですか?

いいえ、RAG には関連する証拠を取得する方法が必要です。これには、ベクトル検索、キーワード検索、両方のハイブリッド、グラフ トラバーサル、SQL、API、またはそれらの組み合わせが含まれます。ベクトル データベースは、意味上の類似性が非構造化テキストに適しているため一般的ですが、RAG の定義ではなく、検索コンポーネントの 1 つです。私たちのを参照してください RAGの説明者 パイプライン全体の場合。

RAG にとってハイブリッド検索が重要なのはなぜですか?

埋め込みでは意味によって検索が行われ、語彙検索では名前、コード、数字、まれな用語が正確に検索されます。通常、これらを組み合わせると、さまざまな種類のクエリに対してビジネス ナレッジ システムがより堅牢になります。最適な融合重みは依然としてコーパスに依存するため、ハイブリッド検索は有効にして忘れるのではなく、評価する必要があります。

RAG のデータをベクトル化するにはいくらかかりますか?

現在のオンライン公開価格では、1 億個のテキスト トークンを埋め込むには、モデルに応じて約 2 ～ 20 ドルの費用がかかります。それは埋め込み層のみです。解析、ストレージ、インデックスのオーバーヘッド、読み取り、書き込み、レプリカ、再ランキング、再埋め込み、エンジニアリングが大きくなる可能性があります。弊社の 完全なベクトル化コストガイド ページ、トークン、チャンク、ディメンション、トラフィックからワークロードを計算します。

後でベクター データベースを切り替えることはできますか?

はい、ただし移行は無料ではありません。ソース テキストとメタデータをインデックス外の耐久性のある記録システムに保持し、安定したチャンク ID を保持し、埋め込みモデルとチャンク ロジックをバージョン管理し、取り込みを再現可能にします。これにより、別のインデックスを再構築し、測定されたカットオーバー中に両方のシステムを実行できます。

最終評決

RAG のトップ ベクター データベースは、さまざまな点で強力です。 Pinecone は操作を最小限に抑えます。 Qdrant は、オープンソースの柔軟性を最大限に高めます。 Weaviate により、ハイブリッド検索が容易になります。 Milvus は、分散型のマルチベクトル スケールへのパスを提供します。 pgvector、Elasticsearch、および MongoDB は、既存のデータの横に取得を維持できます。 Chroma を使用すると、実験が異常に速くなります。

したがって、最善の決定は、「どのロゴが 1 位にランクされるか?」ということではありません。それは、「関連性、許可、鮮度、遅延、回復のテストを最も不必要な複雑さでクリアできるシステムはどれか?」です。独自の文書とクエリでそれに答えれば、候補リストはさらに小さくなります。

実際の目標が、検索インフラストラクチャを運用することではなく、社内の知識を役立つようにすることである場合、 Cody アシスタントを構築する。 RAG スタックの各層を自分で組み立てることなく、コンテンツを追加してアシスタントを作成し、実際の質問のテストを開始できます。