● Инфраструктура / Уровень: средний / Q2 · 2026 / 33 из 90

Vector database.

БД для векторного поиска
Короткий
ответ
Vector database — это специализированная БД для хранения эмбеддингов и быстрого поиска похожих векторов. Основа любого RAG. На малом масштабе хватает pgvector, на большом — Qdrant или Pinecone.

01 Какую выбрать

БазаТипКогда брать
pgvectorрасширение Postgresдо 1M векторов, бесплатно
Qdrantopen-source self-hosted1M-100M+ векторов
Pineconemanaged cloudбез head боли, дороже
Weaviateopen-sourceвстроенный hybrid search
Milvusopen-source enterpriseмиллиарды векторов
Chromalocal-firstпрототипы, dev

02 Как устроена

Внутри — алгоритмы приближённого поиска ближайших соседей (ANN): HNSW, IVF, FAISS. Они трейд-офят «100% точность» на «99% точность × 100x скорость». Для бизнес-задач — отлично.

03 Подводные камни

  • Hybrid search (vector + keyword/BM25) почти всегда лучше pure vector.
  • Не забывайте про фильтры permissions на уровне retrieval — пользователь не должен видеть чужие документы.
  • Reranker поверх vector search даёт +20-30% качества.
  • Размер индекса быстро растёт — план на хранение.

04 Наш стандарт для клиентов

До 500K векторов — pgvector в существующем Postgres. От 500K до 50M — Qdrant self-hosted на Contabo. Выше — Pinecone managed или Qdrant Cloud.

// 07

Частые вопросы

01 Можно ли без векторной БД?

Можно на малых объёмах — простой numpy + cosine similarity. До 10K векторов работает.

02 Qdrant или Pinecone?

Qdrant — для собственной инфры. Pinecone — для скорости старта без DevOps.

Понимаем — учим
работать с Vector database
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Готовы поговорить?
@Aleksei_Shturbin Бот →