Vector databases zijn de retrieval-laag onder RAG. De keuze beïnvloedt schaal, latency, kosten en operationele complexiteit. Per implementatie verschilt de juiste keuze.
Beheerd: Pinecone, Azure AI Search
Pinecone voor managed multi-region vector search, hoog in performance, niet goedkoop op schaal. Azure AI Search voor MS-shops met hybrid search en semantic ranker. Beide zonder eigen ops-overhead. Voor mid-market vaak juiste keuze.
Self-hosted open source: Qdrant, Weaviate, Milvus
Qdrant voor pure performance en simpele deployment. Weaviate voor multi-modal en GraphQL-API. Milvus voor groot scale (miljarden vectoren). Voor wie eigen ops kan en data-soevereiniteit nodig heeft.
Embedded: pgvector
PostgreSQL-extensie pgvector voor wie al PostgreSQL draait. Goed tot 1 miljoen vectoren per index. Voor groter schaalbaar maar minder geoptimaliseerd. Voor mid-size deployments een operationeel-eenvoudige keuze.
Keuze-criteria
Schaal (aantal vectoren, query-volume), latency-eis, multi-tenancy, hybrid search-noodzaak, integratie met bestaande database, ops-team-skills, budget. Wij scoren elke optie op uw specifieke matrix.
Hoe wij dit voor u realiseren
Wij helpen bij de keuze en inrichting van de juiste vectordatabase voor uw AI-toepassing, afgestemd op uw volume, budget en eisen. We bouwen een werkende basis. Zo staat het fundament onder uw RAG- of zoektoepassing meteen goed.
Aan de slag
We starten met een concrete use-case en een veilige inrichting die zichzelf laat beoordelen. We werken met een vast dagtarief of een projectprijs. In een gesprek kijken we wat het beste bij u past.
Verwant: AI specialist, Azure AI Search RAG.
