𝗖𝗵𝗼𝗼𝘀𝗶𝗻𝗴 𝗮 𝗩𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 𝗗𝗮𝘁𝗮𝗯𝗮𝘀𝗲 𝗶𝗻 𝟮𝟬𝟮𝟲
உங்கள் RAG முன்மாதிரி (prototype) சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது. இப்போது நீங்கள் ஒரு கடினமான முடிவை எடுக்க வேண்டிய சூழலில் இருக்கிறீர்கள். உங்கள் embeddings எங்கே சேமிக்கப்பட வேண்டும்?
தவறான முடிவு அதிக செலவு அல்லது மெதுவான செயல்திறனுக்கு வழிவகுக்கும். உங்களுக்குத் தேவையில்லாத சேவையைத் தேர்ந்தெடுக்காதீர்கள். அதிகப்படியான சுமையின் போது (load) தோல்வியடையும் தரவுத்தளத்தைத் தேர்ந்தெடுக்காதீர்கள்.
pgvector, Pinecone, Qdrant மற்றும் Weaviate ஆகியவற்றில் எதைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பதற்கான வழிமுறை இதோ.
𝗣𝗴𝘃𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 நீங்கள் ஏற்கனவே Postgres பயன்படுத்தினால் இதைப் பயன்படுத்தலாம். இது உங்கள் தற்போதைய தரவுத்தளத்துடன் vector search வசதியைச் சேர்க்கிறது.
- நன்மைகள்: குறைந்த செயல்பாட்டுச் சுமை (operational burden). உங்கள் அனைத்துத் தரவுகளுக்கும் ஒரே தரவுத்தளம். அதிக நிலைத்தன்மை (High consistency).
- தீமைகள்: மிகப்பெரிய அளவிலான தரவு அல்லது அதிகப்படியான வினவல்களுக்கு (query rates) ஏற்ப மாற்றியமைப்பது கடினம்.
- சிறந்தது: எளிமையை விரும்பும், 500,000-க்கும் குறைவான vectors கொண்ட குழுக்களுக்கு.
𝗣𝗶𝗻𝗲𝗰𝗼𝗻𝗲 இது ஒரு முழுமையான நிர்வகிக்கப்பட்ட சேவை (fully managed service). நீங்கள் சர்வர்களை நிர்வகிக்கத் தேவையில்லை.
- நன்மைகள்: உள்கட்டமைப்பு வேலைகள் ஏதுமில்லை. வேகமாகப் பெருகும் (Scales fast).
- தீமைகள்: அதிக செலவு. Vendor lock-in.
- சிறந்தது: பணத்தை விட நேரத்திற்கு முக்கியத்துவம் கொடுக்கும் மற்றும் DevOps-ஐத் தவிர்க்க விரும்பும் குழுக்களுக்கு.
𝗤𝗱𝗿𝗮𝗻𝘁 இது Rust மொழியில் எழுதப்பட்ட ஒரு பிரத்யேக இயந்திரம் (purpose-built engine).
- நன்மைகள்: சிறந்த metadata filtering. அதிக செயல்திறன். நீங்களே சொந்தமாக ஹோஸ்ட் (self-host) செய்து கொள்ளலாம்.
- தீமைகள்: அவர்களின் managed service-ஐப் பயன்படுத்தவில்லை என்றால், அதிக மேலாண்மை தேவைப்படும்.
- சிறந்தது: tenant அல்லது தேதி அடிப்படையில் தேடுவது போன்ற சிக்கலான filtering தேவைப்படும் Production RAG-க்கு.
𝗪𝗲𝗮𝘃𝗶𝗮𝘁𝗲 இது பல வசதிகள் கொண்ட ஒரு விருப்பமாகும்.
- நன்மைகள்: உள்ளமைக்கப்பட்ட hybrid search. இது keyword search மற்றும் vector search ஆகிய இரண்டையும் இணைக்கிறது.
- தீமைகள்: ஒரு சாதாரண vector store-ஐ விட இது சற்று சிக்கலானது.
- சிறந்தது: தாங்களாகவே உருவாக்காமல் hybrid search வசதியைப் பெற விரும்பும் பயனர்களுக்கு.
𝗛𝗼𝘄 𝘁𝗼 𝗱𝗲𝗰𝗶𝗱𝗲:
• அளவு (Scale): 1M-க்கும் குறைவான vectors உள்ளதா? pgvector-ஐப் பயன்படுத்தவும். மில்லியன் கணக்கான vectors உள்ளதா? ஒரு பிரத்யேக இயந்திரத்தைப் (dedicated engine) பயன்படுத்தவும். • செயல்பாடுகள் (Operations): சர்வர்கள் ஏதும் தேவையில்லையா? Pinecone-ஐப் பயன்படுத்தவும். ஒரு container-ஐ இயக்க விரும்புகிறீர்களா? Qdrant அல்லது Weaviate-ஐப் பயன்படுத்தவும். • வடிகட்டுதல் (Filtering): குறிப்பிட்ட பண்புகளுடன் (attributes) vectors-ஐப் பொருத்த வேண்டுமா? Qdrant மற்றும் pgvector இதில் சிறந்தவை. • தரவு இருப்பிடம் (Data location): உங்கள் தரவு Postgres-இல் இருந்தால், உங்கள் vectors-களையும் அங்கேயே வைத்திருக்கவும். இது sync சிக்கல்களைத் தவிர்க்கும். • தேடல் வகை (Search type): keyword மற்றும் semantic search ஆகிய இரண்டையும் ஒன்றாகத் தேவையா? Weaviate-ஐப் பயன்படுத்தவும்.
தேவையில்லாத சிக்கல்களை (over-engineering) உருவாக்குவதை நிறுத்துங்கள். 50,000 chunks-களுக்கு பெரும்பாலான குழுக்களுக்கு ஒரு distributed cluster தேவையில்லை.
pgvector-இல் தொடங்குங்கள். அதுவே எளிமையான வழி. உங்கள் latency மற்றும் recall அளவீடுகளைக் கவனியுங்கள். உங்கள் தரவு தேவைப்படுவதை நிரூபித்த பின்னரே ஒரு பிரத்யேக இயந்திரத்திற்கு மாறவும்.