一项对 pgvector、Qdrant 和 Pinecone 在 5000 万个向量上进行的最新基准测试显示，带有 pgvectorscale 扩展的 PostgreSQL 在性能上显著优于专用向量数据库。在相同的 AWS 硬件上，以 99% 的召回率目标，PostgreSQL 实现了每秒 471 次查询，而 Qdrant 仅为每秒 41 次查询，相差 11.5 倍。虽然 PostgreSQL 在速度、成本和操作复杂性方面对大多数当前检索增强生成 (RAG) 工作负载都表现出卓越的性能，但基准测试也表明，在某个规模阈值下，Qdrant 等专用向量数据库可能具有优势。 AI
影响 表明传统数据库可能足以满足许多 RAG 应用的需求，从而可能减少对专用向量数据库的依赖。
排序理由 数据库技术在 AI 工作负载方面的基准比较。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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