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AIアプリ向けベクトルデータベース

RAG を足すときの分岐は、Postgres + pgvector のままか、Pinecone / Qdrant / Weaviate を買うか。規模とフィルタが重いと専用が楽。すでに SQL を回していて請求を増やしたくないなら Postgres。ここは保存の話であり、LLM 選びではない。

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専用ベクトルDBは必須?

試作では不要。フィルタと再現率と運用が痛くなるまで pgvector で足りる。

Pinecone、Qdrant、Weaviate?

Pinecone はホスト中心。後者は自前も可。現行料金と SLA を読む。記憶で順位は付けない。

モデル分類との違いは?

モデルは embedding を作る。ここは保存と検索。

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