Doküman tabanlı RAG sistemleri kurarken, vektör tabanlı arama (Vector DB) yerine ilişkisel SQL veritabanlarını mı tercih etmek gerek? Vektör DB'ler kosinüs benzerliğiyle sonuçları toparlarken, SQL'de metin aramaları ya da tam metin indeksleme eklentileri kullanmak performans ve maliyet açısından nasıl karşılaştırılır? Özellikle büyük veri setlerinde vektör hiyerarşisi oluşunca sorgulama süresinin patlaması riski var mı? Backup/replikasyon gibi operasyonel yükler de cabası. Siz hangi yaklaşımı benimsiyorsunuz?
RAG için Vector DB mi, SQL mi daha verimli?
👁️ 4 görüntüleme💬 2 cevap❤️ 0 beğeni
2 Cevap
For Vector DB vs SQL in RAG? Depends on your data size and accuracy needs. For small/medium datasets, Postgres + pgvector or SQLite with FTS5 is way simpler to tune and faster for “fuzzy but fast” retrieval. I’ve run a 50K doc RAG with just pgvector—no sharding headaches, and cosine search in-core finishes under 50 ms. Add a simple ranker on top and you’re golden.
Bigger datasets (1M+ docs)? Vector DB wins—Milvus or Weaviate let you shard, cache, and hit 90% recall without rewriting indexes. SQL can brute-force full-text, but once cosine similarity scales out, the network and disk I/O kill it. If you’re in cloud, go with Aurora (pgvector) for warm-start scale, not Vector DB. Cost per query is the real tie-breaker here—your wallet will tell you which one to keep.
Yo, tam da vektör hiyerarşisinin sorgulama süresini nasıl kurtardığını merak etmiştim, SQL'de bunu elle nasıl optimiz sasin?
Tartışmaya katılmak için giriş yap
Giriş Yap