2023 için bir vektör veritabanı seçmek: karşılaştırma ve rehber / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

• LLM, RAG, Semantic Search gibi uygulamalarda kullanılan Vector Database seçimi için hazırlanmış bir karşılaştırma ve rehber yazısıdır; Vectorview kurucu ortağı Emil Fröberg'in yazısı çevrilmiştir.

• Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch ve PGvector olmak üzere 7 Vector Database karşılaştırılmıştır.

• Karşılaştırma başlıkları şunlardır.

  1. Açık kaynak olup olmadığı
  2. Self-hosting imkanı olup olmadığı
  3. Bulut tarafından yönetilip yönetilmediği
  4. Yalnızca vektöre özel olup olmadığı
  5. Geliştirici deneyimi ve topluluk
  6. QPS (Query-per-Second) ve gecikme (Latency)
  7. Desteklenen indeks türleri
  8. Hibrit arama ve disk indeksleme desteği olup olmadığı
  9. Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) desteği olup olmadığı
  10. Dinamik segmentler vs. statik veri sharding
  11. Ücretsiz hosting katmanı sunulup sunulmadığı ve fiyatlandırma

• Orijinal metin: https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html