Vector databases para RAG corporativo
Vector databases (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) armazenam embeddings e servem retrieval semântico para RAG. Escolha depende de volume, latência exigida, capacidade de operar e stack existente. Para 60% dos casos B2B, pgvector no Postgres existente é suficiente e evita custo separado.
Vector database é a memória semântica de agentes e RAG. Vennan escolhe pgvector como default quando cliente já usa Postgres — evita custo separado e permite joins com dado de negócio. Pinecone para cargas managed de alto volume; Qdrant para performance crítica; Weaviate para self-host com bateria incluída.
4 ferramentas comparadas
Pinecone
Pinecone é o vector database managed mais adotado para RAG em produção.
Weaviate
Weaviate é vector database open-source com modelos de embedding embutidos (BYOM ou managed).
Qdrant
Qdrant é vector database open-source escrito em Rust, focado em performance e filtragem por metadata.
pgvector (Postgres)
pgvector é a extensão do PostgreSQL que transforma qualquer Postgres em vector database.
Critérios de escolha
- Volume de chunks (10k, 1M, 100M?)
- Latência exigida (p50 e p99)
- Capacidade de operar self-host
- Stack existente (já tem Postgres?)
- Compliance e residência de dado
Trade-offs típicos
- ·pgvector: zero infra extra se Postgres existe, mas performance abaixo em escala
- ·Pinecone: managed premium, custo alto em escala
- ·Weaviate: open-source com bateria incluída, ops de self-host
- ·Qdrant: melhor performance por dólar, ecossistema menor
Dúvidas comuns nesta categoria
- · Experiência em LLMs, RAG, agentes e MCP
- · Certificações cloud AI
- · Bacharel em Ciências Contábeis
- · Especialização em Controladoria
- · MBA em Gestão Executiva em Saúde · FGV
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