En İyiler
10 En İyi Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Veritabanı
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Unite.AI, incelediğimiz ürünlerin bağlantılarını kullandığınızda ücret alabilir. Bu, editoryal değerlendirmelerimizi etkilemez. Bağlı kuruluş açıklamamızı okuyun.
Makine öğrenimi ve yapay zeka projeleri için doğru veritabanını bulmak, geliştiricilerin karşılaştığı en önemli altyapı kararlarından biri haline geldi. Geleneksel ilişkisel veritabanları, modern yapay zeka uygulamalarının gücünü sağlayan yüksek boyutlu vektör içermeleri için tasarlanmadı.
Vektör veritabanları, bu sorunlara çözüm olarak ortaya çıktı ve sayısal temsil edilen verilerin depolanması ve sorgulanması için optimize edildi. Üretim RAG pipeline’ları, benzerlik arama motorları veya öneri sistemleri oluştururken, doğru veritabanı seçimi uygulamanızın performansını belirleyebilir.
Makine öğrenimi ve yapay zeka iş yükleri için lider veritabanlarını performans, ölçeklenebilirlik, kullanım kolaylığı ve maliyet temelinde değerlendirdik. İşte 2025 yılı için en iyi 10 seçenek.
Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka için En İyi Veritabanları Karşılaştırma Tablosu
| Yapay Zeka Aracı | En İyi Kullanım | Özellikler |
|---|---|---|
| Pinecone | Yönetilen RAG ve ajan bilgi sistemleri | Yönetilen vektör arama, yoğun ve seyrek geri çağırma, meta veri filtreleri, çıkarım ve yeniden sıralama, yedeklemeler, kurumsal kontroller |
| Milvus | Büyük ölçekli kendin-barındırılan vektör dağıtımları | Açık kaynaklı dağıtılmış veritabanı, ANN indeksleri, BM25 tam metin arama, yoğun ve seyrek hibrit geri çağırma, yeniden sıralama, GPU desteği |
| Weaviate | Arama, RAG, ajanlar ve bellek | Vektör veritabanı, hibrit geri çağırma, entegre edilmiş gömme, Sorgu Aracısı, kişiselleştirilmiş bellek, esnek dağıtım |
| Qdrant | Filtrelenmiş ve çok modelli vektör arama | Rust motoru, JSON meta veri filtreleri, yoğun ve seyrek hibrit arama, çok vektörler, kuantizasyon, bulut ve kenar seçenekleri |
| Chroma | Prototip oluşturma yoluyla ölçeklenebilir AI arama | Açık kaynaklı vektör, tam metin, regex ve meta veri arama, yerel geliştirme, bulut dağıtımı, ajan-odaklı geri çağırma |
| pgvector | PostgreSQL'ye standartlaştırılmış takımlar | PostgreSQL uzantısı, kesin ve yaklaşık arama, HNSW ve IVFFlat, yoğun ve seyrek vektörler, SQL birleştirmeleri ve ACID işlemleri |
| MongoDB Atlas Vector Search | Operasyonel veri ve vektör geri çağırma birlikte | Belge ve vektör depolama, hibrit arama, otomatik gömme, agregasyon管道ları, yönetilen ölçeklendirme ve güvenlik |
| Turbopuffer | Nesne-depolama yerel vektör ve tam metin arama | Vektör arama, BM25 tam metin arama, hibrit sıralama, meta veri filtreleri, nesne-depolama ölçeği, otomatik altyapı ve anlık ad alanı dallanması |
| Elasticsearch | Lexical ve anlamsal arama büyük ölçekte | Tam metin ve vektör geri çağırma, hibrit sıralama, ilgili kontrol, çıkarım iş akışları, analiz ve gözlem entegrasyonları |
| LanceDB | Çok modelli veri kümeleri, geri çağırma ve model eğitimi | Çok modelli gölet evi, vektör ve tam metin arama, SQL filtreleri, sürümleme, özellik mühendisliği, nesne-depolama erişimi ve doğrudan eğitim iş akışları |
1. Pinecone
Pinecone, üretim geri çağırma sistemleri için tasarlanmış yönetilen bir vektör veritabanıdır. Geliştiriciler bir dizin oluşturur ve bir API kullanır, depolama düğümleri, kopyalar veya sıkıştırma işlemleri işletmek zorunda kalmaz. Bu, uygulamalar için öngörülebilir geri çağırma davranışı istediğinde özellikle çekici olur.
Mevcut platform yoğun ve seyrek geri çağırma, meta veri filtreleme, ad alanları, yedeklemeler ve entegre edilmiş çıkarım işlemlerini destekler. Gömme ve yeniden sıralama yetenekleri, belge alımı ve nihai bağlam seçimi arasında ayrı hizmetlere ihtiyaç duymadan azaltılabilir. Pinecone ayrıca yönetilen kurumsal bilgiye önem verir, şifreleme, erişim kontrolleri, uyum programları ve düzenlenmiş bilgilerin işlendiği uygulamalar için operasyonel güvenilirlik sağlar.
Pinecone, yönetilen operasyonlar ve odaklanmış vektör arama deneyimi daha önemli olduğunda en güçlüdür. Tam depolama motorü kontrolü isteyen takımlar için weniger uygundur. Taahhütten önce, üretim belgeleri, filtre kalıpları, güncelleme oranları ve yeniden sıralama stratejilerini temsilci üretim verileriyle test edin.
Artılar ve Eksiler
- Üretim vektör geri çağırma için tam olarak yönetilen altyapı
- Kesin, seyrek, filtrelenen ve yeniden sıralanan arama bir platformda
- Entegre çıkarım, yedeklemeler, ad alanları ve kurumsal kontroller
- RAG sistemleri ve ajan bilgi katmanları için güçlü bir uyum
- Kendin-barındırılan bir veritabanına göre daha az altyapı kontrolü
- Operasyonel veritabanlarının yanında ayrı bir veri sistemi oluşturur
- Geçiş, dizinler, meta veriler ve uygulama API’leri etrafında planlama gerektirir
2. Milvus
Milvus, büyük, dağıtılmış benzerlik arama iş yükleri için tasarlanmış açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Mimarisinin hesaplamayı, depolamayı ve koordinasyonu ayırması, dağıtımların sistemin farklı kısımlarını bağımsız olarak ölçeklendirerek büyümesine olanak tanır.
Milvus, dense-vektör aramanın ötesine geçen bir özellik setine sahiptir. Yerel BM25 tam metin araması, öğrenilen seyrek vektörler, çoklu vektör hibrit araması, yeniden sıralama, meta veri filtreleme, aralık araması ve birincil anahtar sorguları, bir geri çağırma katmanında birleştirilebilir.
Milvus, açık bir sistem istediğinde ve veri kümeleri veya sorgu trafiğinin önemli ölçüde büyüyeceği durumlarda çekici bir seçenektir. İşletimsel derinlik ile ilgili bir ticaret vardır: dağıtılmış dağıtımlar, kapasite planlaması, izleme, yükseltme ve dikkatli dizin yapılandırması gerektirir.
Artılar ve Eksiler
- Büyük vektör koleksiyonları için açık kaynaklı bir mimari
- Geniş bir indeks seçimi ile CPU, disk ve GPU odaklı seçenekler
- Yerel tam metin, seyrek, yoğun, hibrit ve yeniden sıralanan arama
- Esnek izolasyon, depolama ve dağıtım kalıpları
- Dağıtılmış operasyon, uzman veritabanı uzmanlığını gerektirir
- İndeks ve tutarlılık seçimleri küçük takımlar için karmaşık hissedebilir
- Ayrı bir vektör platformu, alımı ve senkronizasyonu daha fazla iş yükü ekler
3. Weaviate
Weaviate, arama, RAG, ajanlar ve kişiselleştirilmiş bellek için açık kaynaklı bir yapay zeka veritabanına dönüştü. Nesneleri ve vektörleri birlikte depolar, geliştirici dostu API’ler sunar ve metin, resim ve diğer girişlerden gömme oluşturmak için entegre model sağlayıcılar aracılığıyla çalışabilir.
Hibrit arama, vektör benzerliği ile anahtar kelime puanlamasını birleştirirken, filtreler, yeniden sıralama, üretken entegrasyonlar ve çoklu kiracılık, üretim bilgi sistemlerini destekler. Weaviate, ayrıca Doğal Dil Aracısı ve Engram gibi daha yüksek düzeyde yetenekler sunar.
Platform, AI-öncelikli bir veritabanı isteyen ancak açık kaynaklı esnekliği koruyan takımlar için çalışır. Arama kalitesi, anlamsal ve leksiksel sinyallerin karıştırılmasından yararlanıyorsa özellikle faydalıdır. Geniş özellik yüzeyi, daha fazla kavramı yönetmeyi gerektirir ve takımlar, modül uyumluluğunu, kiracı tasarımını, şema evrimini ve bellek davranışını birçok uygulamaya yaymadan önce test etmelidir.
Artılar ve Eksiler
- Vektör arama, RAG, ajanlar ve bellek için birleşik bir temel
- Hibrit arama ve entegre edilmiş gömme
- Açık kaynaklı çekirdek ve çeşitli dağıtım seçenekleri
- Nesne depolama, filtreler, yeniden sıralama ve çoklu kiracılık desteği
- Geniş platform yüzeyi, ek yapılandırma seçenekleri oluşturur
- Entegre modüller, seçilen model sağlayıcılarına bağımlılığı artırabilir
- Şema ve kiracı kararları, erken mimari disiplini gerektirir
4. Qdrant
Qdrant, Rust ile yazılmış bir vektör veritabanı ve arama motorudur. Hızlı geri çağırma, verimli depolama ve ifade edici meta veri filtrelemesine odaklanır. Her nokta, bir veya daha fazla vektör ile birlikte bir JSON yükü tutabilir, bu da bir uygulamanın benzerlik tarafından arama yaparken sonuçları kategoriler, izinler, coğrafya, metin veya diğer iş atributları tarafından sınırlamasına olanak tanır.
Mevcut yetenekler, yoğun ve seyrek hibrit arama, yerel BM25 desteği, çoklu vektörler, tek aşamalı filtreleme ve gerçek zamanlı dizinleme içerir. Qdrant, ayrıca skaler, ikili ve asimetrik kuantizasyon seçenekleri sunar ve dağıtılmış operasyon, Qdrant Bulutu, hibrit bulut, kurumsal kurulumlar ve bir kenar teklifi sağlar.
Qdrant, filtre doğruluğu ve geri çağırma kontrolü, ham en yakın komşu hızından daha önemli olduğunda güçlü bir seçenektir. API’leri erişilebilir, ancak üretim kalitesi, uygun vektör modellerini, dizinleri, kuantizasyon ayarlarını ve parça düzenlerini seçmekten зависит.
Artılar ve Eksiler
- Hızlı Rust tabanlı motor ile ifade edici JSON yükü filtreleri
- Yerel yoğun, seyrek, BM25, hibrit ve çoklu vektör arama
- Kuantizasyon ve depolama kontrolleri için daha büyük koleksiyonlar
- Kendin-barındırılan, yönetilen, hibrit, kurumsal ve kenar dağıtım seçenekleri
- İndeks ve kuantizasyon ayarları hala deneysel gerektirir
- Karmaşık filtreler, geri çağırma ve gecikme özelliklerini değiştirebilir
- Dağıtılmış kümeler, normal veritabanı yükünü ekler
5. Chroma
Chroma, özellikle AI uygulamaları için oluşturulmuş açık kaynaklı bir arama altyapısıdır. Geliştirici dostu bir deneyime sahiptir: Bir proje, yerel olarak bir Python uygulaması içinde başlayabilir, belgeler ve gömmeler eklemek için küçük bir API yüzeyini kullanabilir ve sonra hizmet veya bulut dağıtımı olarak büyüyebilir.
Mevcut platform, vektör, tam metin, regex ve meta veri aramasını destekler. Chroma Bulutu, dayanıklı ölçek için nesne depolamasına dayanır, ancak açık kaynaklı Apache lisansı, yerel geliştirme ve kendini yöneten ortamlar için uygun kalır.
Chroma, AI aramasına giden en kısa yollardan birini sunar, ancak üretim takımları, alımı, sorgu eşzamanlılığı, yedekleme prosedürleri, kiracı izolasyonu ve operasyonel görünürlüğü değerlendirmelidir. Daha büyük veya yüksek düzenleme gerektiren dağıtımlar, daha uzun bir işletme kaydına sahip bir veritabanını tercih edebilir.
Artılar ve Eksiler
- Çok erişilebilir yerel geliştirme ve Python iş akışı
- Vektör, tam metin, regex ve meta veri arama yetenekleri
- Açık kaynaklı proje ve yönetilen bulut yolu
- RAG prototipleri ve ajan uygulamaları için güçlü bir ekosistem uyumu
- İşletme kalıpları, daha eski veritabanlarından daha az kurulmuştur
- Büyük çoklu kiracı dağıtımları, dikkatli doğrulamayı gerektirir
- Hızlı prototip oluşturma, önemli şema ve değerlendirme kararlarını erteleyebilir
6. pgvector
pgvector, PostgreSQL’ye doğrudan vektör benzerlik araması ekler. Gömmeler, normal PostgreSQL tablolarında uygulama kayıtlarıyla birlikte yaşar, bu nedenle geliştiriciler, SQL birleştirmeleri, işlemler, kısıtlamalar, satır düzeyinde güvenlik, yedeklemeler, anlık kurtarma ve mevcut PostgreSQL araçlarını normal PostgreSQL istemcileri aracılığıyla kullanabilir.
Uzantı, kesin arama ve HNSW ve IVFFlat yaklaşık indekslerini destekler. Tek precisyonlu, yarı precisyonlu, ikili ve seyrek vektörleri, kosinüs mesafesi, iç ürün, Öklid mesafesi, L1, Hamming ve Jaccard işlemleriyle destekler.
pgvector, vektör araması, daha geniş bir işlemsel uygulamanın içinde bir yetenek olduğunda en çekici olur. Çok büyük koleksiyonlara veya özel hibrit sıralama özelliklerine ihtiyaç duyan takımlar için daha az uygun olabilir. Dizin bakımı, vakum davranışı, sorgu planlaması ve filtre seçiciliği, gerçekçi güncelleme ve eşzamanlılık kalıpları altında test edilmelidir.
Artılar ve Eksiler
- Relasyonel ve işlemsel verilerle birlikte gömmeleri tutar
- PostgreSQL işlemleri, güvenliği, yedeklemeleri ve SQL araçlarını kullanır
- Kesin, HNSW, IVFFlat, yoğun, seyrek ve ikili aramayı destekler
- Geniş bir yönetilen PostgreSQL hizmeti yelpazesi boyunca kullanılabilir
- Vektör iş yükleri, işlemsel sorgularla paylaşılan kaynakları kullanır
- Özel hibrit ve yeniden sıralama iş akışları, daha fazla uygulama çalışmasını gerektirir
- Çok büyük koleksiyonlar, dikkatli parça ve dizin tasarımı gerektirebilir
7. MongoDB Atlas Vector Search
MongoDB Atlas Vector Search, anlamsal geri çağırma yeteneklerini, uygulama verilerini depolayan aynı belge platformuna getirir. Gömmeler, metin, medya meta verileri, izinler ve işlemsel alanlarla birlikte oturabilir, bu da birincil veritabanı ve bir vektör dizini arasında ayrı bir senkronizasyon katmanını önler.
Atlas, vektör aramasını tam metin araması ve belge filtreleme ile birleştirirken, agregasyon管道ları, geliştiricilerin sonuçları dönüştürmesine ve birleştirmesine olanak tanır. Otomatik Gömme, Voyage AI tarafından sağlanan bir önemli eklemeydi ve gömmeleri Atlas içinde oluşturup senkronize edebilir.
Platform, MongoDB’ye standartlaştırılmış organizasyonlar veya sık değişen kayıtlarla birlikte vektörleri ve işlemsel belgeleri depolayan takımlar için özellikle anlam ifade eder. Bir dar vektör hizmetine ihtiyaç duyan veya daha büyük bir veritabanı platformundan bağımsız kalması gereken uygulamalar için menos çekici olabilir.
Artılar ve Eksiler
- Belgeler, meta veriler ve gömmeleri bir yönetilen platformda depolar
- Vektör, leksiksel, filtrelenen ve agregasyon iş akışlarını birleştirir
- Otomatik Gömme, dış senkronizasyon işini azaltır
- Operasyonel, güvenlik ve küresel dağıtım yetenekleri
- En iyi değer, daha geniş MongoDB benimsemesine bağlıdır
- Arama davranışı, belge iş yükleriyle birlikte ayarlanmalıdır
- Otomatik Gömme, bir model sağlayıcı bağımlılığı oluşturur
8. Turbopuffer
Turbopuffer, nesne depolamasına dayalı yönetilen bir arama motorudur. Vektör geri çağırma ve tam metin aramasını bir hizmette birleştirir ve çok büyük koleksiyonları ekonomik olarak tutmak ve sık erişilen verileri otomatik olarak hesaplama yakınına getirmeyi hedefler.
Mevcut hizmet, yaklaşık en yakın komşu aramasını, BM25 tam metin geri çağırma, hibrit sıralama, meta veri filtreleme ve ad alanlarına odaklanan bir API’yi destekler. Anlık ad alanı dallanması, test, değerlendirme veya kiracıya özgü varyasyonlar için bir bütün dizinin kopyalanmasını gerektirmeden dallanma oluşturur.
Turbopuffer, 2026 veritabanı kısa listesine önemli bir katkıdır, çünkü nesne-depolama yerel arama, büyük geri çağırma sistemlerinin işletme modelini değiştirir. Kendin-barındırılan açık kaynaklı altyapı veya geniş işlem veritabanı özellikleri isteyen takımlar için weniger uygundur.
Artılar ve Eksiler
- Çok büyük arama koleksiyonları için modern nesne-depolama mimarisi
- Vektör, BM25 tam metin, hibrit ve filtrelenen arama
- Yönetilen ölçeklendirme ve izole ad alanları
- Anlık kopya-on-write dallanması, test ve deneysel çalışmalara olanak tanır
- Yönetilen hizmet, kendini-barındırılan açık kaynaklı bir motor sağlamaz
- Dar bir arama sistemi, genel bir işlem veritabanından daha az
- Soğuk veri ve bölgesel davranış, her iş yükü için doğrulanmalıdır
9. Elasticsearch
Elasticsearch, olgun tam metin aramasını vektör geri çağırma ile birleştirir, bu nedenle lexical ve anlamsal aramanın bir arada çalışması gereken durumlarda güçlü bir seçenektir. Belgeler ve gömmeler, aynı motor içinde dizine eklenebilir ve sonra leksiksel ve vektör sinyalleri birleştirilebilir.
Elastic’in Arama AI platformu, vektör depolama, yaklaşık en yakın komşu arama, hibrit sıralama, ilgili kontrol, alıntı işlemleri, çıkarım entegrasyonları ve arama davranışını analiz etmek için araçlar sağlar. Elasticsearch, Kibana, gözlem ve güvenlik iş akışlarıyla birlikte çalışabilir.
Elasticsearch, arama daha geniş bir anlam ifade ettiğinde ve takımlar, kurulu relevance mühendisliğine ihtiyaç duyduğunda en güçlüdür. Küçük bir RAG prototipi için daha ağır hissedebilir ve optimal hibrit sıralama, dikkatli değerlendirme gerektirir.
Artılar ve Eksiler
- Derin tam metin, yapılandırılmış ve vektör arama yetenekleri
- Güçlü hibrit relevance ayarları ve filtreleme
- Olgun bir ekosistem, analitik, gözlem ve güvenlik verisi için
- Yönetilen, sunucusuz ve kendini yöneten dağıtım yolları
- Daha fazla işletme kavramı, bir vektör hizmetinden daha fazlasını içerir
- Hibrit relevance, uzmanlık ve ayar gerektirir
- Küçük projeler, Elastic platformunun genişliğini gerektirmeyebilir
10. LanceDB
LanceDB, çok modelli veri kümeleri, özellik mühendisliği, geri çağırma ve model eğitimi için tasarlanmış bir AI-yerel çok modelli gölettir. Resimler, ses, video, PDF’ler, ham ikili veri, yapılandırılmış meta veriler ve gömmeler, bir nesne deposu, vektör dizini ve özellik sistemini bölmek yerine aynı tabloda yaşayabilir.
Mevcut yetenekler, vektör, tam metin ve hibrit aramayı SQL filtreleriyle birleştirir ve çok modelli blob depolama, otomatik sürümleme, dallanma, geri alma ve özellik boru hatları sağlar. Ekip, aynı veriyi arama ve model eğitimi için kullanabilir ve dönüştürülmüş veri kümelerini model çerçevelerine ve hızlandırıcılara yönlendirebilir.
LanceDB, model geliştirme verisi ve uygulama aramasını ele alır, yalnızca RAG dizinlerini değil. Bilgisayarlı görü, robotik, medya ve ajan bellek iş yükleri için özellikle alakalıdır. Bir metin arama hizmeti daha basit olabilir, bu nedenle takımlar, tablo evrimi, nesne-depolama düzeni, sorgu eşzamanlılığı, eğitim verimliliği, yönetim ve mevcut lakehouse araçlarıyla uyumluluğu değerlendirmelidir.
Artılar ve Eksiler
- Çok modelli ham veri, meta veriler, özellikler ve gömmeleri birleştirir
- Vektör, tam metin, hibrit ve SQL filtrelenen arama
- Sürümleme, dallanma ve geri alma, hızlı veri kümesi iterasyonunu destekler
- Arabayı ve aramayı doğrudan model eğitimi iş akışlarına bağlar
- Geniş veri modeli, birçok metin-only RAG projesi için gereksizdir
- AI-gölet operasyonları, yeni mimari bilgi gerektirir
- Takımlar, mevcut yönetim ve analiz araçlarıyla uyumluluğu doğrulamalıdır
Hangi Veritabanını Seçmelisiniz?
Pinecone yönetilen RAG ve ajan bilgi sistemleri için güçlü bir seçenektir, जबक Milvus, Weaviate ve Qdrant açık kaynaklı temeller sunar ve farklı dağıtılmış ölçeklenme, AI-öncelikli iş akışları ve filtrelenen geri çağırma yeteneklerinde güçlüdür. Chroma özellikle hızlı geliştirme için erişilebilir, ve pgvector PostgreSQL’ye dayanan takımlar için doğal bir başlangıç noktasıdır.
MongoDB Atlas Vector Search operasyonel belgeler ve vektör geri çağırma birlikte olduğunda çekici bir seçenektir. Turbopuffer nesne-depolama yerel aramanın yeni bir yaklaşımını temsil eder, जबक Elasticsearch olgun leksiksel ve anlamsal relevance sunar. LanceDB çok modelli veri kümeleri, özellik mühendisliği, geri çağırma ve model eğitimi olduğunda öne çıkar. Her finalist, üretim belgeleri, filtreler, güncelleme kalıpları, güvenlik kuralları ve temsilci kullanıcı sorularıyla benchmarklayın.
