Vector DB választás 2026-ban: pgvector, Pinecone, Weaviate
Három komoly vector DB, három eltérő use-case. Itt a gyors döntési keret, ami mindhárom projektünkön bevált 2026-ban.
Három komoly vector DB, három eltérő use-case. Itt a gyors döntési keret, ami mindhárom projektünkön bevált 2026-ban.
Szakmai ellenőrzés:Mező Dezső· Alapító · Mérnök, DField Solutions· 2026. jan. 22.
A legtöbb új RAG-projektünknél ez az első igazi architektúra-döntés: vector DB-t hova teszünk. Egy rossz választás nem csak pénz, hanem hónapok migrációja. Három komoly jelölt: pgvector, Pinecone, Weaviate.
Ha már van Postgresed, a pgvector valószínűleg az első választás. Egy extension, nincs új rendszer, a tranzakcionális adat és az embeddings ugyanabban a DB-ben. Ár: gyakorlatilag nulla. Teljesítmény: ~1M vektorig nagyon szép. IVFFlat + HNSW támogatás.
Ha nem akarod a vektor-indexet üzemeltetni és egy API-hívásnyira van szükséged, a Pinecone jó választás. Multi-tenant serverless, metadata filter, auto-scale. Ár: gyorsan feljebb megy, mint vártad, ha rossz a sharding.
A Weaviate más ligát játszik: natív hibrid keresés (BM25 + vektor + filter), GraphQL-API, modulok (reranker, generator). Self-host vagy menedzselt. Jobb dokumentum-centrikus use-case-re.
A tipikus hiba: túl korán Pinecone, aztán 3 hónap múlva a számla miatt ugrik a projekt. Kezdd a pgvectorral és csak akkor válts, ha van konkrét numerikus ok rá.
Nincs univerzális válasz. De van döntési keret. Ha segít, szívesen nézzük meg a te konkrét setup-odat — 30 perc elég egy iránypontos ajánláshoz.

Szerző
Alapító, DField Solutions
Fintechtől kreátor-toolingig építek produkciós termékeket — startupoknak és vállalatoknak egyaránt, Budapesttől San Franciscóig.
Folytatás