Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ için En İyi 10 Veritabanı

Makine öğrenimi ve yapay zekâ için en iyi veritabanı, verilerinizin nerede tutulduğuna ve uygulamanın bunları nasıl kullandığına bağlıdır. İlişkisel bir veritabanı gömmeleri depolayıp arayabilir; özel bir vektör veritabanı ise zorunlu değil, seçeneklerden biridir. Doğru tercih mevcut bir sisteme eklenen bir uzantı, yönetilen bir bilgi erişim hizmeti ya da büyük çok modlu veri kümeleri için tasarlanmış bir platform olabilir.

Bu rehber, anlamsal arama, öneriler, getirme destekli üretim (RAG) ve bazı çok modlu veri iş akışları dâhil olmak üzere yapay zekâ uygulamalarında bilgi erişimi için kullanılan veritabanlarına ve arama sistemlerine odaklanıyor. Makine öğreniminde kullanılan tüm analitik veri ambarlarını veya özellik depolarını sıralamıyor. Tablo verileriyle analitiğe dayalı bir eğitim iş akışı için farklı seçeneklerin değerlendirilmesi gerekebilir.

Bu 10 seçeneği Ekim 2026’da güncel resmî belgelere, dağıtım seçeneklerine, entegrasyon çabasına ve pratik ödünleşimlere göre bağımsız olarak değerlendirdik. Sıralama, yeni bir uygulamalı performans kıyaslamasının değil, editoryal bir önerinin sonucudur. Mevcut SQL uygulamaları için pratik bir başlangıç noktası olarak PostgreSQL with pgvector öne çıkıyor; yönetilen operasyonlar, dağıtık ölçek veya özel arama gereksinimleri öncelik kazandığında en iyi tercih değişiyor.

Makine Öğrenimi ve Yapay Zekâ için En İyi Veritabanlarının Karşılaştırması

1. PostgreSQL with pgvector

PostgreSQL with pgvector, uygulama verilerini hâlihazırda PostgreSQL’de tutan ve anlamsal bilgi erişimi eklemek isteyen ekiplere ilk önerimizdir. Bu uzantı, vektörleri ilişkisel kayıtların yanında depolar ve tam aramanın yanı sıra yaklaşık arama dizinlerini de destekler. Belge meta verilerini, iş ilişkilerini ve gömmeleri bir arada tutmak, ek bir eşitleme iş akışına duyulan ihtiyacı ortadan kaldırabilir ve geliştiricilerin aşina oldukları SQL araçlarını kullanmalarını sağlayabilir.

Dikkat edilmesi gereken önemli nokta, filtrelenmiş yaklaşık aramadır. Yaklaşık arama dizini kullanıldığında filtreleme, adaylar tarandıktan sonra yapılabilir; bu nedenle kısıtlayıcı bir koşul, bulunan sonuç sayısını yetersiz bırakabilir. Yinelemeli taramalar, yapılandırılmış sınırlar dâhilinde daha fazla arama yapabilir; ancak dizin ayarları ve sorgu planları önemini korur. Yalnızca filtresiz bir en yakın komşu sorgusunu kıyaslamak yerine müşteri tanımlayıcısı, belge durumu ve tarih aralığı gibi gerçekçi koşul birleşimlerini test edin.

Bu, PostgreSQL’in her bilgi erişimi kıyaslamasında en iyi sonucu verdiği iddiası değil, başlangıç noktası önerisidir. Arama iş yükleri kaynaklar için diğer veritabanı etkinlikleriyle rekabet eder; daha büyük dağıtımlar ise kapasite ve bakım planlamasının bilinçli biçimde yapılmasını gerektirir. İlişkisel entegrasyon ve operasyonel aşinalık değer taşıyorsa PostgreSQL’i tercih edin; bilgi erişiminin bağımsız olarak ölçeklenmesi gerekiyorsa veya uygulama veritabanında kabul edilemez bir kaynak rekabeti yaratıyorsa özel bir hizmeti değerlendirin.

pgvector ile PostgreSQL’i keşfedin

2. Pinecone

Temel veritabanı altyapısını kendileri işletmeden özel bir erişim katmanı kullanmak isteyen ekipler için önde gelen yönetilen hizmet seçeneğimiz Pinecone’dur. Mevcut platformu anlamsal, seyrek, tam metin ve hibrit aramayı; entegre gömme oluşturma ve yeniden sıralama seçenekleriyle birlikte sunar. Bu özellikler, yalnızca vektör benzerliği uç noktası arayanlardan ziyade hem kavramsal eşleştirmeye hem de kesin terminolojiye ihtiyaç duyan uygulamalar için Pinecone’u uygun bir seçenek hâline getirir.

Ad alanları, kiracı verilerini düzenlemeye yardımcı olur; dağıtım ve kapasite tercihleri ise gerçek iş yüküne göre yapılmalıdır. Ara sıra arama yapan bir destek asistanının gereksinimleri, sürekli trafiğe sahip ve müşterilerin kullandığı bir arama özelliğininkinden farklıdır. Çalışan bir demoyu tamamlanmış bir uygulama olarak değerlendirmeden önce belgelerin sisteme nasıl alınacağını, değişikliklerin dizine nasıl yansıtılacağını ve yetkilendirmenin erişimi nasıl kısıtlayacağını belirleyin.

Bunun karşılığında, yönetilen bir platforma ve kullanım maliyetlerine bağlı kalmanız gerekir. Yalnızca öne çıkarılan başlangıç fiyatını karşılaştırmak yerine depolama, okuma, yazma, çıkarım ve varsa özel kapasite maliyetlerini birlikte değerlendirin. Pinecone, yönetilen erişim yetenekleri ve geliştirici odaklı deneyimi sayesinde bu konumu hak ediyor. Mevcut bir veritabanı, aynı uygunluk ve gecikme gereksinimlerini daha az entegrasyon çalışmasıyla zaten karşılıyorsa Pinecone daha az cazip bir seçenek olur.

Pinecone’u keşfedin

3. Qdrant

Vektör tabanlı erişim ve üst veri filtreleme uygulamanın temel unsurları olduğunda Qdrant güçlü bir seçenektir. Yoğun ve seyrek temsilleri, hibrit erişimi ve payload meta verisine dayalı koşulları destekler; ayrıca açık kaynaklı ve bulut üzerinden dağıtım seçenekleri sunar. Bu özelliklerin birleşimi, kısıtlamasız tek bir koleksiyonda arama yapmak yerine belirli bir kiracı, ürün ailesi veya izin sınırı içindeki ilgili materyalleri bulması gereken bilgi sistemlerine uygundur.

Dağıtım esnekliği, kendi sunucusunda barındırma seçeneğini korurken yönetilen bir hizmetle işe başlamak isteyen ekipler için kullanışlıdır. Gömme oluşturma ayrı bir tasarım tercihidir: Cloud Inference bu işlemi sunucu tarafında gerçekleştirebilirken FastEmbed gibi araçlar istemci tarafında işlemeyi destekler. Bulut entegrasyonunun maliyet ve operasyonel sorumluluklarının her kurulumda otomatik olarak karşılandığı sanılmaması için bu ayrımı açıkça belirtin.

Qdrant kullanmak; dizinleri, veri alımını, yedeklemeleri ve kapasiteyi tasarlama gereksinimini ortadan kaldırmaz. Adil bir değerlendirme için kısıtlayıcı filtreleri ve eşzamanlı güncellemeleri de test edin; ardından hem arama sonuçlarının uygunluğunu hem de yavaş istekleri inceleyin. Dağıtım üzerinde kontrol gerektiren, belirli bir amaca odaklı erişim sistemleri için Qdrant’ı üst sıralarda değerlendiriyoruz. Temel gereksinimi ilişkisel birleştirmeler veya oturmuş bir metin arama altyapısı olan ekipler, başka bir seçenekle daha basit bir genel mimari elde edebilir.

Qdrant’ı keşfedin

4. Milvus

Milvus, erişim altyapısının tek bir süreç veya sunucunun ötesinde büyümesini bekleyen ekiplerin kısa listesinde yer alması gereken, açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Dağıtım seçenekleri arasında yerel geliştirme için Milvus Lite, bağımsız yapılandırma ve dağıtık mimari bulunur. Değeri, geniş bir dizinleme ve kapasite seçeneği yelpazesiyle özel vektör altyapısına geçiş olanağı sunmasından gelir.

Bu seçenekler, dağıtım modelinin de değerlendirmenin parçası olması gerektiği anlamına gelir. Küçük ölçekli bir yerel deneme, dağıtık kurulumun işletme maliyetini veya çalışma biçimini ortaya koymaz. Verilerin nasıl bölümleneceğini, dizinleme ve sorguların hangi kaynakları tüketeceğini ve sistemin bir arızanın ardından nasıl kurtarılacağını planlayın. Zilliz Cloud gibi yönetilen hizmetleri, Milvus’u kendiniz işletmenin getirdiği sorumluluklardan ayrı olarak değerlendirin.

Ölçek ve altyapı üzerindeki kontrolün mühendislik yatırımını haklı çıkardığı durumlarda Milvus’u öneriyoruz. Gereksinimlerini mevcut bir veritabanında karşılayabilecek mütevazı bir uygulama için Milvus’u gerekçelendirmek daha zordur. Farklı bir veri kümesine ilişkin sağlayıcı tanıtımlarını değil, amaçlanan dizin yapılandırması altında arama uygunluğunu, veri alım hızını ve yüksek yüzdelik dilimlerdeki gecikmeyi karşılaştırın. Milvus’u tercih etmek için en güçlü gerekçe, dağıtım esnekliğine ve özel arama mimarisine duyulan ihtiyacın kanıtlanmış olmasıdır.

Milvus’u keşfedin

5. Weaviate

Weaviate, anlamsal aramayı ve anahtar sözcük aramasını veritabanı merkezli tek bir iş akışında kullanmak isteyen uygulamalar için iyi bir seçenektir. Hibrit arama özelliği, vektör eşleştirmeyi BM25 anahtar sözcük aramasıyla birleştirir ve sonuçların ağırlığını ayarlamak ya da sonuçları birleştirmek için denetimler sunar. Bu özellik, kavramsal benzerliğin önemli olduğu ancak ürün adlarının, tanımlayıcıların ve alana özgü terimlerin de kolayca bulunması gereken koleksiyonlarda kullanışlıdır.

Avantajı, her bileşeni ayrı ayrı bir araya getirmek yerine bütünleşik bir arama deneyimi sunmasıdır. Ancak hibrit bir sorgunun yine de değerlendirilmesi gerekir: arama yöntemlerinden birine daha fazla ağırlık vermek, bir tür soruda işe yararken başka bir türde performansı düşürebilir. Tam adları, başka sözcüklerle ifade edilmiş sorguları, belirsiz terimleri ve yararlı yanıt vermeyen sorguları içeren bir test kümesi oluşturun. Bu sonuçları kullanan dil modelini değerlendirmeden önce getirilen metin parçalarını inceleyin.

Weaviate, açık kaynaklı ve bulut tabanlı seçenekler sunar; ancak Query Agent gibi bulut ürünlerinin her kendi sunucusunda barındırılan kurulumda bulunduğu varsayılmamalıdır. Kullanmayı planladığınız iş akışının dağıtım ve entegrasyon gereksinimlerini ayrıntılı olarak kontrol edin. Arama soyutlamaları ekibin uygulama tasarımına uyuyorsa Weaviate’i öneriyoruz; ek hizmet ölçülebilir bir fayda sağlamayacaksa mevcut veritabanına daha basit bir uzantı eklemeyi tercih edin.

Weaviate’i keşfedin

6. Elasticsearch

Elasticsearch, metin aramasına hâlihazırda bağımlı olan ve artık anlamsal aramaya da ihtiyaç duyan ekipler için özellikle güçlü bir seçenektir. Aynı arama platformunda sözcüksel sorguları, vektörleri, yapılandırılmış filtreleri ve toplulaştırmaları birleştirebilir. Bu nedenle kataloglar, belgeler ve anlam temelli sonuçların yanı sıra tam eşleştirmenin ve fasetli gezinmenin de önemini koruduğu diğer arama deneyimleri için kullanışlıdır.

Arama araçları, farklı arama stratejilerini birleştirmeyi ve aday sonuçları yeniden sıralamayı destekler; böylece uygulama tek bir benzerlik puanının ötesine geçebilir. Önce mevcut anahtar sözcük araması temel performansını ölçün, ardından vektörlerin tam adla aramaların performansını düşürmeden zor sorguları iyileştirip iyileştirmediğini test edin. Hibrit yaklaşım, ancak sıralamayı ve gecikme süresini gerçek koleksiyon ve kullanıcılar için iyileştiriyorsa değerlidir.

Elasticsearch bir arama platformudur; işlemsel birincil veri kaynağının yerini alacak genel amaçlı bir çözüm değildir. Dizin yaşam döngüsü, kaynak kullanımı, parça tasarımı ve veri eşitleme konuları yine dikkat gerektirir. Özelliklerin kullanılabilirliği dağıtım ve abonelik seçeneklerine de bağlı olabilir. Arama uzmanlığının ve altyapısının zaten bulunduğu ekipler için özellikle öneriyoruz; yalnızca küçük çaplı bir vektör araması için platformun tamamını benimsemek, uygulamanın gerektirdiğinden daha fazla işletim işi yaratabilir.

Elasticsearch’ü keşfedin

7. MongoDB Atlas Vector Search

Uygulama belgeleri zaten MongoDB’de tutuluyorsa MongoDB Atlas Vector Search doğal bir seçenek olabilir. Vektör aramasını aynı platformda tutmak, ayrı bir arama veritabanını yönetmenin getirdiği entegrasyon işlerini azaltabilir. En çok, mevcut belge odaklı bir uygulamaya öneriler, anlamsal keşif veya aynı temel kayıtlarla çalışan bir asistan için arama işlevi eklerken öne çıkar.

Belge yazma işleminin ve tüm arama sonuçlarının tam olarak aynı anda görünür hâle geleceğini varsaymak yerine arama dizinini kendine özgü kaynak ve güncellik davranışları olan bir bileşen olarak ele alın. MongoDB, üretim senaryolarında iş yüklerini yalıtmak için ayrı arama düğümleri kullanılmasını önerir. Bu arama katmanının kapasitesini planlayın ve güncellemelerle silme işlemlerinin uygulamanın tüm iş akışına nasıl yansıdığını test edin.

Bu kolaylık gerçektir; ancak dağıtımın toplam maliyeti ve arama gereksinimlerinin karmaşıklığı da hesaba katılmalıdır. Yetkili verilerin çoğu başka yerlerde tutuluyorsa yalnızca vektör araması elde etmek için bu verileri MongoDB’ye taşımak daha güçlü bir gerekçe gerektirir. Zaten MongoDB kullanan ekiplere Atlas Vector Search’ü öneriyoruz; bağımsız arama ölçeklendirmesi veya özel sıralama öncelikliyse karşılaştırmaya bağımsız arama motorlarını da dahil edin.

MongoDB Atlas Vector Search’ü keşfedin

8. LanceDB

LanceDB, ihtiyaç bir sohbet robotu için metin parçalarını getirmekten öteye geçtiğinde öne çıkar. Ekosistemi; gömmeler, medya, açıklamalar ve yapılandırılmış bilgiler dâhil olmak üzere çok modlu veriler üzerine kuruludur. Açık kaynaklı ürün, gömülü bir bilgi getirme kitaplığıyken kurumsal çözüm, daha kapsamlı çok modlu lakehouse iş akışlarını hedefler. Dağıtım çabasını ve mevcut özellikleri karşılaştırırken bu ayrım önem kazanır.

Bir makine öğrenimi ekibi için önemli soru, aynı verilerin hem aramayı hem de deneme veya eğitim amacıyla veri kümelerine erişimi desteklemesinin gerekip gerekmediğidir. Yalnızca en yakın birkaç komşuyu döndürmek üzere optimize edilmiş bir bilgi getirme hizmeti, bu daha kapsamlı iş akışını karşılamayabilir. Mühendislerin temel kayıtlar ve medya üzerinde, bunların vektör temsilleriyle birlikte çalışması gerekiyorsa LanceDB’yi değerlendirmeye değer.

Gömülü bir kurulumun, kurumsal dağıtımın sunduğu tüm operasyonel özellikleri sağladığını varsaymayın. Ürün katmanını veya mimariyi seçmeden önce eşzamanlılık, depolama, erişim denetimleri, kurtarma ve hizmet kullanılabilirliği gereksinimlerini belirleyin. Çok modlu verilerin işlenmesinin temel gereksinim olduğu projelerde LanceDB’yi öneriyoruz. Yerleşik bir SQL veritabanı kullanan geleneksel bir uygulama için pgvector daha basit bir seçenek olabilir; tümüyle yönetilen bir bilgi getirme uç noktası arayan bir ekip ise bu gereksinimi ayrıca karşılaştırmalıdır.

LanceDB’yi keşfedin

9. Turbopuffer

Turbopuffer, arama altyapısına özgün bir yaklaşım getiriyor: Kalıcı durum nesne depolamada tutulurken sorgu yürütme, önbellekleme yoluyla daha hızlı depolama alanlarından ve bellekten yararlanıyor. Vektör aramasını ve tam metin aramasını meta veri filtrelemeyle birleştiriyor. Bu özellikleriyle, büyük koleksiyonlara veya zaman içinde etkinliği değişkenlik gösteren çok sayıda kiracıya özel veri kümesine sahip uygulamalar için ilgi çekici bir seçenek hâline geliyor.

Bu mimari, doğrudan test edilmesi gereken bir ödünleşim yaratıyor. Yakın zamanda erişilmiş verilere yönelik bir sorgu, soğuk bir koleksiyona gönderilen ilk sorgudan farklı performans gösterebilir; belgelerde soğuk sorgular ve yazma gecikmesiyle ilgili hususlar da açıkça ele alınıyor. Kullanıcılar uzun bir bekleme süresinin ardından anında yanıt bekliyorsa, bu ilk sorgu uzun bir ısınma sürecinin arkasına gizlenmemeli, performans testine dâhil edilmelidir.

Depolama mimarisi iş yüküne uyduğunda ve ölçüme dayalı bir maliyet karşılaştırması bu seçimi desteklediğinde Turbopuffer’ı öneriyoruz. Tek başına nesne depolama, bir uygulamanın toplamda daha ucuza mal olacağını kanıtlamaz: İstek kalıpları, veri hareketi, yazma işlemleri ve gecikme hedeflerinin tümü önemlidir. Karar vermeden önce soğuk ve sıcak çalışma davranışını, kiracılar arasındaki ani yük artışlarını ve veri alımının güncelliğini karşılaştırın. Bu listedeki yeri, yerleşik veritabanlarının genel olarak daha pahalı olduğu iddiasını değil, belirli bir mimariye uygunluğunu yansıtıyor.

Turbopuffer’ı keşfedin

10. Chroma

Chroma, bir yapay zekâ uygulamasına bilgi getirme işlevi ekleyen geliştiriciler için erişilebilir bir başlangıç noktasıdır. Belgeler, gömmeler ve meta verilerle çalışır; güncel belgeleri yoğun vektör, seyrek vektör, hibrit ve tam metin arama özelliklerini kapsar. Öne çıkan yanı, kaynak malzeme koleksiyonundan yararlı kanıtları getirebilen bir uygulamaya görece doğrudan bir geçiş sunmasıdır.

Yalnızca prototiplere yönelik bir veritabanı olduğu düşünülerek göz ardı edilmemelidir: Yerel, kendi sunucusunda barındırılan ve bulut dağıtım seçenekleri farklı ihtiyaçlara hitap eder. Bununla birlikte, bir kod not defterinde (notebook) ya da yerel ortamda başarılı sonuç veren bir demo, aynı yapılandırmanın üretim ortamındaki eşzamanlılık, kurtarma veya kullanılabilirlik gereksinimlerini karşılayacağını kanıtlamaz. Hangi dağıtım seçeneğini değerlendirdiğinize karar verin ve bu seçeneğin özelliklerini ve işletim sınırlarını doğrulayın.

Chroma’yı, geliştiriciler için erişilebilir olması ve belirli bir bilgi getirme iş akışına odaklanması nedeniyle listemize aldık; ancak yerleşik SQL, belge veya arama altyapılarına daha özgül biçimde uyan seçeneklerin altında sıraladık. Bir projeyi büyütmeden önce filtreli bilgi getirme, belge değiştirme, silme ve yeniden başlatma davranışlarını temsili verilerle test edin. Uygulama yoğun talepleri olan paylaşımlı bir hizmete dönüşürse, geçişin kaçınılmaz olduğunu ya da ilk kurulumda hiçbir değişikliğe gerek olmadığını varsaymak yerine operasyonel gereksinimleri ve maliyeti yeniden karşılaştırın.

Chroma’yı keşfedin

Özel bir vektör veritabanına ne zaman ihtiyaç duyarsınız?

Önce hâlihazırda kullandığınız veritabanını veya arama platformunu test edin. Gömme vektörlerini asıl kayıtların yakınında tutmak; birleştirme, güncelleme, izin yönetimi ve yedekleme işlemlerini kolaylaştırabilir. Aramanın bağımsız olarak ölçeklenmesi gerektiğinde, mevcut altyapı alaka düzeyi ve gecikme gereksinimlerini karşılayamadığında veya yönetilen bir hizmet operasyonel iş yükünü önemli ölçüde azalttığında, özel bir bilgi erişim hizmeti daha cazip hâle gelir.

Doğruluk kaynağını açıkça belirleyin. Bir arama dizini kopyalanmış belgeler veya türetilmiş gömme vektörleri içerebilir; ancak müşteri kayıtlarının sahibi olan sistemin yerini kendiliğinden almaz. Değişiklik ve silme işlemleri için güvenilir bir yol tasarlayın ve bu değişikliklerin sonuçlara yansımasının ne kadar sürdüğünü ölçün. İzin filtreleri, bir dil modelinin yanıtından çıkarılmamalı; güvenilir uygulama mantığı tarafından uygulanmalıdır.

Veritabanlarını Kendi İş Yükünüzde Nasıl Karşılaştırabilirsiniz?

• Önce alaka düzeyini değerlendirin: Yararlı belgeleri önceden bilinen örnek sorguların yanı sıra tam tanımlayıcılar, başka sözcüklerle ifade edilmiş sorgular ve yanıt üretmemesi gereken sorular kullanın. Yararlı kanıtların getirilen sonuçlarda ne sıklıkla yer aldığını ölçün. Yaklaşık indeksin, tam hesaplanmış en yakın komşulara göre geri çağırma oranı, bu komşuların soruyu gerçekten yanıtlayıp yanıtlamadığından ayrı bir ölçüttür.
• Gerçek filtreleri test edin: Kiracı kısıtlamalarını, izinleri, tarihleri ve seçici üst veri koşullarını teste dahil edin. Filtre uygulanmamış bir benzerlik testi, üretimdeki en önemli arızayı gizleyebilir.
• Yavaş istekleri ölçün: Soğuk verileri, veri alım etkinliğini ve ani yük artışlarını da içerecek şekilde, beklenen eşzamanlılık düzeyinde medyan ve p95 gecikmeyi kaydedin. Tüm istek süresini veritabanına atfetmek yerine, gömme ve yeniden sıralama gecikmelerini ayrı ayrı görünür kılın.
• Toplam maliyeti hesaba katın: Depolama, indeksleme, sorgular, yazma işlemleri, çoğaltma, yedekleme, ağ aktarımları, gömme vektörü oluşturma, yeniden sıralama ve mühendislik için harcanan zamanı hesaba katın. Açık kaynak lisansı operasyonların ücretsiz olduğu anlamına gelmez; yönetilen bir hizmetin düşük başlangıç fiyatı da her iş yükünün maliyetini yansıtmaz.
• Model değişikliklerini planlayın: Gömme modelini, boyutları, uzaklık metriğini ve ön işleme adımlarını kaydedin. Yeni bir gömme modeli genellikle belge vektörlerinin yeniden oluşturulmasını ve indeksler arasında kontrollü bir geçiş yapılmasını gerektirir.

Hibrit arama, anlamsal eşleştirme eklerken terimlerin tam biçimini korumaya yardımcı olabilir; ancak daha fazla bileşenin daha iyi olduğu varsayılmamalı, alaka düzeyi test edilmelidir. Modelleme katmanı için doğal dil işlemeye yönelik Python kütüphaneleri rehberimize göz atın. Bilgi erişiminin ardından kullanılan üretici için açık kaynaklı ve açık ağırlıklı LLM önerilerimizi karşılaştırın.

Hangi Veritabanını Seçmelisiniz?

Uygulamanız zaten PostgreSQL üzerinde çalışıyorsa pgvector ile PostgreSQL ile başlayın; MongoDB belgeleri etrafında oluşturulmuşsa MongoDB Atlas Vector Search kullanın. Yerleşik metin araması, filtreler ve toplulaştırmalar ürünün temelini oluşturuyorsa Elasticsearch‘ü seçin. Başka bir veritabanı kullanmaya başlamadan önce bu seçenekleri adil biçimde test etmek gerekir.

Özel bir bilgi erişim katmanı için, yönetilen operasyonlar sunan Pinecone‘u; filtrelenmiş vektör araması ve dağıtım denetimi sağlayan Qdrant‘ı; dağıtık altyapı sunan Milvus‘u ve entegre hibrit bilgi erişimi sağlayan Weaviate‘ı karşılaştırın. Bu çözümlerin güçlü yönleri farklı kısıtları karşılar; dolayısıyla sıralama, iş yükü testinin yerini almamalı, yalnızca değerlendirilecek seçeneklerin kısa listesini oluşturmaya yardımcı olmalıdır.

Çok modlu veri kümeleri ve ML iş akışları en yakın komşu aramasının ötesine geçiyorsa LanceDB‘yi; nesne depolamanın maliyet avantajları ve erişim örüntüleri ihtiyaçlarınızla örtüşüyorsa Turbopuffer‘ı; uygulama geliştirmeye kolayca başlanabilecek bir çözüm arıyorsanız Chroma‘yı değerlendirin. Ölçülen alaka düzeyi, güncellik, güvenilirlik ve maliyet gereksinimlerini karşılayan en basit sistemi seçin.