En İyi 7 Açık Kaynak Vektör Veritabanı: Faiss vs. Chroma

AI Agents ve modeller giderek daha yüksek boyutlu veri aramalarına güvenmeye başladıkça, kurumsal dağıtımlar için açık kaynaklı bir vektör veritabanı seçmek kritik hale gelmektedir.

Ölçeklenebilirlik, performans ve gerçek dünya AI dağıtımları açısından en iyi 7 açık kaynak vektör veritabanını belirledik ve karşılaştırdık:

Seçim kriterleri

Odaklanmış bir seçim süreci sağlamak ve temel vektör veritabanı kullanım durumlarıyla uyumlu olmak için aşağıdaki kamuya açık doğrulanabilir kriterleri uyguladık:

• 10k'dan fazla GitHub yıldızı
• 100'den fazla katkıda bulunan

Not: Tüm vektör veritabanları lisanslarını belirtmelidir.

Analiz edilen en iyi 7 açık kaynak vektör veritabanı

Redis (Redis-Search ve Redis-VSS)

Redis'in yaygın benimsenmesi ve bellek içi mimarisi, filtrelerle birleştirilen vektörleri içeren hibrit sorgular dahil olmak üzere hızlı, büyük ölçekli vektör aramaları için uygun hale getirmektedir.

Büyük hacimlerde sonuçları anında döndürmek üzere tasarlanmıştır; bu da onu gerçek zamanlı öneri sistemleri veya düşük gecikmeli benzerlik aramaları gerektiren chatbot'lar gibi yüksek işlem hacimli AI uygulamaları için uygun bir seçim haline getirmektedir.

Temel özellikler şunlardır:

• Bellek içi vektör arama: Embedding'lerin yüksek hızlı araması için optimize edilmiştir.
• Hibrit sorgular: Anahtar-değer aramalarını vektör aramasıyla birleştirir. Redis 8.4, yerleşik skor füzyon algoritmaları (RRF ve lineer kombinasyon dahil) aracılığıyla tam metin ve vektör sorgu sonuçlarını birleştiren yeni bir FT.HYBRID komutu tanıttı.¹

Performans/özgün noktalar:

• Öneri sistemleri ve düşük gecikmeli AI uygulamaları için idealdir.

Şekil 1: Redis VB Diyagramı.²

Facebook AI Similarity Search (Faiss)

Faiss (Facebook/Meta tarafından), performans için optimize edilmiş bir kütüphanedir. Milyarlarca vektörü işleyebilir ve arama için GPU'lardan yararlanabilir, bu da hızlı sorgu hızları sağlar.​

Geniş ölçekte embedding indeksleme ve en yakın komşu araması için akademik ve endüstriyel alanda yaygın olarak kullanılır. Faiss, ML/AI pipeline'larına (örneğin, büyük ölçekli görüntü veya metin benzerlik aramaları) gömülmüş son derece verimli bir motora ihtiyaç duyan projeler için idealdir​

Not: Faiss bağımsız bir DB değildir ve kalıcılık veya kümeleme gibi özelliklerden yoksundur. Ham işlem hızını önceliklendiren ve veri depolama ile yönetimini dış sistemlerin üstlenebileceği iş yükleri için en uygundur.

Temel özellikler şunlardır:

• Çok yönlü benzerlik araması: Yüksek boyutlu benzerlik araması için birden fazla yöntemi destekler (L2 Öklid, iç çarpım ve normalize edilmiş vektörler için kosinüs).
• Sıkıştırılmış indeksler: Vektörleri sıkıştırmak için ikili vektör ve nicelleme teknikleri sağlar, doğrulukta minimal kayıpla verimli depolama imkanı tanır.
• Gelişmiş indeks yapıları: Büyük veri setlerinde en yakın komşu sorgularını hızlandırmak için ham vektörlerin üzerine çeşitli indeksleme yapılarını (örn. HNSW, NSG) uygular.
• GPU hızlandırması: CPU indekslerini değiştiren ve bellek transferlerini otomatik olarak yöneten GPU uygulamaları sağlar.

Performans/özgün noktalar:

• Ölçeklenebilirlik: RAM'e sığmayacak kadar büyük veri setlerini de içeren disk içi indeksleri destekleyerek çok büyük vektör koleksiyonlarında arama yapma kapasitesine sahiptir.
• Üretim kullanımı: Meta AI Research tarafından geliştirilen Faiss, büyük ölçekli benzerlik arama ve kümeleme görevleri için üretimde kullanılmaktadır.
• Ayar araçları: Hem araştırma deneyleri hem de üretim dağıtımları için uygun olmasını sağlayan yerleşik değerlendirme ve parametre ayarlama araçlarıyla gelir.

Milvus

Milvus, endüstriyel AI uygulamaları ve aktif bir topluluğa sahip açık kaynaklı bir platformdur. Kullanıcının indeksleme ve hata toleransına ihtiyaç duyduğu üretim ortamlarına (örneğin, büyük öneri sistemleri, video/görüntü arama veya devasa vektör korpuslarını işleyen herhangi bir AI iş yükü) odaklanmıştır.

Yedekleme ve yedekleme gibi kurumsal özellikler sunar, bu da onu büyük veri kullanım durumları için uygun hale getirir.

Temel özellikler şunlardır:

• Yapılandırılmamış veri için API'ler: Embedding'ler gibi yapılandırılmamış verileri kolayca yönetmek ve sorgulamak için bir dizi API ve SDK sağlar.
• Bulut yerleşik ve taşınabilir: Bulut yerleşik mimarisi sayesinde, dizüstü bilgisayarda, yerel bir kümede veya bulutta ortamlar arasında tutarlı bir deneyim sunar.
• Yüksek kullanılabilirlik: Üretim kullanım durumları için güvenilirliği sağlayan yedeklilik ve failover/failback içerir.

Son güncellemeler:

• Seyrek filtreleme desteği: Arama, seyrek filtreleme koşullarını içerebilir, bu da Milvus'un vektör arama yürütmesi sırasında filtreler uygulamasına olanak tanır.
• Kısaltma API: Koleksiyonun kendisini düşürmeden bir koleksiyondaki tüm verileri hızlıca temizlemek için bir API ekler.
• KMS/WAL güvenlik davranışı: Bir KMS anahtarı iptal edildiğinde, Milvus bu anahtarı kullanan WAL'yi (write-ahead log) tüketmeyi durdurur, şifreli WAL işleminin güvenliğini güçlendirir ve iptal edilmiş anahtarların daha fazla kullanılmasını engeller.
• Karışık hassasiyetli arama optimizasyonu: Milvus, manuel kullanıcı dönüşümü olmadan işlem ve bellek maliyetini azaltmak ve işlem hacmini artırmak için arama sırasında FP32 vektörlerini otomatik olarak FP16/BF16'ya dönüştürür.

Performans/özgün noktalar:

• Benchmark hızı: Milvus, trilyon vektörlü koleksiyonlar için bile milisaniye seviyesinde arama gecikmeleri iddia etmektedir.³
• Aktif ekosistem: Aktif bir topluluk ve yönetim yapısını gösteren LF AI & Data Foundation altında bir mezuniyet projesidir.

Şekil 2: Milvus Mimari Diyagramı⁴

Qdrant

Qdrant, yüksek performans ve gerçek zamanlı veri güncellemeleri için tasarlanmış Rust ile yazılmış açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Canlı öneri sistemleri veya sık sık güncellenen AI hizmetleri gibi sürekli değişen verilerde anında benzerlik arama gerektiren uygulamalar için uygundur.

Qdrant ayrıca filtreleme ve coğrafi arama desteği sunar. Vektörlerin yanı sıra yük meta verilerini depolayabilir ve sorgu sonuçlarına koşullu filtreler uygulayabilir; bu da kişiselleştirilmiş öneriler veya konum tabanlı arama gibi uygulamalar için yararlıdır.

Ölçekte yüksek hızlı performans ve makine öğrenimi uygulamalarında gerçek zamanlı veri güncellemeleri gerektiğinde güçlü bir seçenektir.

Temel özellikler şunlardır:

• Filtreleme: Vektörlere JSON meta verisi ("yük") eklemeyi ve bu alanlara göre (örn. anahtar kelime eşleşmeleri, sayısal aralıklar, coğrafi konum filtreleri) arama sonuçlarını filtrelemeyi destekler.
• Hibrit vektör arama: Yoğun vektör aramasını seyrek vektör yöntemleriyle birleştirir, vektör-embedding benzerliğinin yanı sıra anahtar kelime skorlamayı da içerir.
• Vektör nicellemesi: Vektörleri bellekte sıkıştırmak için yerleşik nicelleme seçenekleri sunar, RAM kullanımını %97'ye kadar azaltır.
• Dağıtılmış: Yatay ölçeklendirme için bölümlendirme ve yedekliliği destekler, sıfır kesinti süresi ile yuvarlak güncellemeler gibi özellikler sunar.
• Küme yönetimi: Özel Kubernetes etiketleri kullanır.

Son güncellemeler:

• İlgili geri bildirim: Arama sistemlerinin sonuç ilgiliğini artırmak için kullanıcı veya model geri bildirimine göre sıralamayı ayarlamasına olanak tanıyan ilgili geri bildirim mekanizmalarının desteğini ekler.
• Audit erişim günlüğü: Kimlik doğrulama/Yetkilendirme gerektiren API işlemlerini kaydetmek için denetim günlüğünü tanıtır, güvenlik ve uyumluluk için erişimi ve değişiklikleri izlemek için yararlıdır.
• Ağırlıklı RRF (Reciprocal Rank Fusion): Kullanıcıların birleştirirken bireysel sorgu sonuç listelerine farklı ağırlıklar atamasına olanak tanıyarak RRF füzyon yöntemini geliştirir, füzyon kalitesini artırır.

Performans/özgün noktalar:

• Bellek verimliliği: Nicelleme özelliği RAM kullanımını önemli ölçüde azaltarak daha büyük veri setlerinin bellekten hizmet verilmesini sağlar.
• Entegrasyon: Vektör deposunu yönetmek ve sorgulamak için bir API (REST ve gRPC) sağlar.
• Nöral arama: Meta veri ve vektör benzerliğinin birleştirilmesi gereken anlamsal arama uygulamaları için uygundur.

Şekil 3: Qdrant Mimarisine Genel Bakış.⁵

PostgreSQL (pgvector Extension)

pgvector uzantısı, vektör benzerlik aramasını PostgreSQL'e getirerek ekiplerin tanıdık Postgres ekosistemi içinde çalışmasını sağlar. Bir uygulamanın mevcut SQL veritabanına birkaç milyon embedding için vektör yetenekleri eklerken ayrı bir vektör veritabanı dağıtmaktan kaçınmak istediğinizde faydalıdır.

PostgreSQL, tek bir sistemde geleneksel SQL sorgulamanın yanı sıra temel vektör araması sağlar. Uygulamada, pgvector şu durumlarda en etkilidir:

• Veri hacimleri ortalama düzeydedir.
• Entegrasyon basitliği, özel vektör veritabanlarının sunduğu en yüksek performansa ulaşmaktan daha önemlidir.

Temel özellikler şunlardır:

• Uzantı tabanlı vektör arama: PostgreSQL içinde vektör benzerlik aramasını etkinleştirmek için pgvector kullanır.
• Hız için indeksleme: IVF tabanlı yaklaşık en yakın komşu aramasını destekler.
• Sorgulama: SQL filtreleriyle vektör benzerliğini karıştıran hibrit sorguları etkinleştirir.
• Ortak mesafe metrikleri: Öklid, iç çarpım ve kosinüs mesafesini destekler.

Performans/özgün noktalar:

• Entegrasyon: Vektörlerin ilişkisel verilerin yanı sıra depolanmasına olanak tanır.
• Benimsenme: Mevcut PostgreSQL kurulumları ve istemci kütüphaneleriyle uyumludur.
• Tam vs yaklaşık arama: Hem hassas hem de yüksek performanslı arama seçenekleri sağlar.

Chroma

Chroma, hafif ve geliştirici dostu olması için tasarlanmış açık kaynaklı bir embedding veritabanıdır. Konuşma AI belleği, anlamsal belge arama ve erken aşama öneri sistemleri gibi kullanım durumları için iyi çalışır.

Yapılandırma dilleri ve LangChain ve PyTorch pipeline'ları gibi araçlar dahil olmak üzere makine öğrenimi çerçeveleriyle entegrasyonuna odaklanması, ekiplerin bir embedding deposu kurmasını ve minimum çabayla benzerlik sorguları çalıştırmasını sağlar.

Chroma, başlangıçta milyarlarca vektör gerektiren iş yüklerini desteklemekten ziyade, AI destekli bir arama veya soru-cevap sistemini hızlıca dağıtmak ve kademeli olarak ölçeklendirmek için en uygundur.

Temel özellikler şunlardır:

• Embedding depolama & meta veri: Yüksek boyutlu verilerin düzenlenmesine ve alınmasına olanak tanıyan embedding vektörlerini ve meta verilerini depolamak üzere tasarlanmıştır.
• Yerleşik vektör oluşturma: Belgeleri ve sorguları (modellerle entegrasyonla) destekler, anlamsal arama ve bilgi artırılmış üretim kullanım durumlarını etkinleştirir.
• Benzerlik araması: İlgili vektörleri bulmak için embedding'ler üzerinde optimize edilmiş arama sağlar ve minimum gecikme ile yüksek işlem hacmini destekler.
• LLM entegrasyonu: Büyük Dil Modeli uygulamalarına odaklanan AI-yerleşik tasarım, bilgi ve gerçekleri LLM iş akışlarına kolayca takılabilir hale getirir.

Son güncellemeler:

• GroupBy (analiz tarzı gruplanmış alma): Meta veri alanlarına göre (örn. belge, kategori) arama sonuçlarını gruplamanıza ve sonuçları çeşitlendirmek ve tekrarları kaldırmak için toplama fonksiyonlarını (MinK/MaxK gibi) kullanarak grup başına en iyi sonuçları döndürmenize olanak tanır.
• Özel Ağ (kurumsal dağıtım/ağ izolasyonu): Chroma Cloud'a (AWS PrivateLink veya GCP Private Service Connect üzerinden) özel ağ bağlantısı sağlar, trafiği VPC'niz içinde tutar ve genel internetten kaçınır, güvenliği artırır ve gecikme/maliyetleri düşürür.
• Meta veri dizileri (daha zengin meta veri modelleme): Meta veri alanlarında dize, sayı veya boolean dizileri desteği ekler, daha zengin çok değerli öznitelikler (etiketler veya skorlar gibi) ve contains()/not_contains() ile yerel dizi filtreleme sağlar.

Performans/özgün noktalar:

• AI-yerleşik tasarım: Chroma'nın mimarisi AI uygulamaları için özelleştirilmiştir, basit API'ler ve entegrasyon kanalları sunarak LLM destekli uygulamaların geliştirilmesini basitleştirir.
• Performans: Tasarımındaki "hız" odaklılığına dikkat çekerek, büyük hacimlerdeki embedding'ler üzerinde düşük gecikmeli işlemlere vurgu yapar.
• Geliştirici deneyimi: Basit kurulum ve kullanım ile geliştirici deneyimini önceliklendirir, bu da benimsenmesine katkıda bulunmuştur.

Weaviate

Weaviate, vektör verileri üzerinde bağlamsal anlamsal sorguları etkinleştiren bir bilgi grafiği ve modüler makine öğrenimi modellerini entegre eden bulut yerleşik bir vektör veritabanıdır. Karmaşık veri setleri üzerinde AI destekli içgörülere ihtiyaç duyan kurumsal arama, soru-cevap ve diğer uygulamalar için uygundur. Metin veya görüntüler vektörleştirildiğinde ve yapılandırılmış bilgiyle bağlandığında iyi çalışır.

Weaviate, GraphQL API'leri, gerçek zamanlı sorgular ve metin ve görüntüler gibi çok modlu veri desteği sunar. Bu, ilişkileri ve anlamı anlaması gereken anlamsal arama veya öneri sistemleri oluşturmak için etkili hale getirir.

Vektör arama, filtreleme yetenekleri ve bilgi grafiği özelliklerinin kombinasyonu onu diğer sistemlerden ayırır. Endüstride, bağlamsal doğruluğun performans kadar önemli olduğu genomik arama, SSS otomasyonu ve içerik önerisi gibi uygulamalarda kullanılır.

Temel özellikler şunlardır:

• Vektör arama: Milyonlarca nesne üzerinde k-NN aramalarını birkaç milisaniye içinde gerçekleştirdiğini iddia eder.⁶
• Modüler mimari: ML model hizmetleriyle (örn. OpenAI, Cohere, HuggingFace) entegre olan modüller aracılığıyla genişletilebilir.
• Hibrit arama yetenekleri: Aynı sorguda vektör aramasını anahtar kelime filtrelemesiyle birleştirmeye izin verir.
• Ürüne hazır özellikler: Ölçeklenebilirlik için kümeleme, yedeklilik, kimlik doğrulama ve güvenlik özellikleri içerir.

Performans/özgün noktalar:

• Çift arama (anlamsal + leksikal): Bir motor içinde hem vektör benzerliğini hem de sembolik (leksikal) aramayı destekler.
• Tak-çalıştır ML entegrasyonu: Anlık metin vektörleştirme veya önceden vektörleştirilmiş verilerin kullanımını etkinleştirir.

Vektör veritabanı nedir?

Bir vektör veritabanı, yüksek boyutlu vektör embedding'lerini depolamak, indekslemek ve verimli bir şekilde almak için inşa edilmiştir. Bilgiyi geleneksel tablolar ve satırlarda organize etmek yerine, veriyi farklı veri noktalarını temsil eden sayısal vektörler olarak yönetir.

Vektör veritabanları, makine öğrenimi, AI sistemleri ve benzerlik arama kullanım durumlarında kilit bir rol oynar. Bir vektör veritabanı ile şunları yapabilirsiniz:

• Benzer görüntüler veya videolar bulun, aksi takdirde ters araştırma olarak bilinir (örn. Google Lens)
• Yüz embedding'lerini depolayın ve kimlik doğrulama veya arama için bir sorguya karşı eşleştirin (örn. Apple Face ID)
• Görüntülerde/video nesneleri tanımlayın ve ilgili eşleşmeleri bulun

Açık kaynak vektör veritabanlarının temel özellikleri

Yüksek boyutlu vektör indeksleme

Benzerlik araması için vektör embedding'lerini (örn. metin, görüntü veya sesden) depolar ve indeksler.

Benzerlik arama desteği

Öklid, kosinüs ve iç çarpım gibi mesafe metriklerini kullanarak vektör benzerlik sorgularını etkinleştirir.

Büyük veri setleri için ölçeklenebilirlik

Genellikle dağıtılmış veya bölümlendirilmiş mimariler aracılığıyla milyonlarca ile trilyonlarca vektörü işlemek üzere tasarlanmıştır.

Hibrit sorgu yetenekleri

Vektör aramasını anahtar kelimeler, meta veri alanları veya coğrafi konum gibi yapılandırılmış filtrelerle birleştirir.

Genişletilebilir API'ler ve entegrasyonlar

ML iş akışlarına ve vektörleştirme pipeline'larına gömme için REST, gRPC veya SDK desteği sağlar.

GPU hızlandırması (bazı araçlarda)

Faiss gibi kütüphaneler, büyük ölçekli benzerlik aramalarını hızlandırmak için GPU desteği sağlar.

Meta veri depolama

Filtrelenmiş veya bağlamsal alma için vektörlere yapılandırılmış meta veri (örn. JSON yükleri) eklemeyi destekler.

Vektör nicellemesi ve sıkıştırma

Ürün nicellemesi veya ikili kodlama gibi teknikler aracılığıyla bellek kullanımını azaltır.

Bulut yerleşik dağıtım seçenekleri

Çoğu araç, yedeklilik ve failover gibi özelliklerle konteynerleştirilmiş ve yönetilen ortamları (örn. Docker, Kubernetes) destekler.

Açık lisanslama & topluluk katkıları

Aktif GitHub geliştirme ve şeffaf sorun takibi ile açık kaynaklı lisanslar (örn. Apache 2.0, MIT) altında yayınlanır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Vektör arama uzantıları nedir?

Vektör arama uzantıları, özel bir vektör veritabanı gerektirmeden mevcut veritabanlarına (örn. ilişkisel SQL veya anahtar-değer depoları) vektör arama yetenekleri ekler. Bu uzantılar, kullanıcıların aynı veritabanı ortamı içinde geleneksel sorguların yanı sıra benzerlik aramaları yapmalarına olanak tanır.

Vektör arama uzantılarının temel özellikleri:

• Mevcut veritabanlarına gömülmüş: Ayrı bir vektör veritabanı tanıtmaya gerek yoktur.
• Yapılandırılmış ve vektör sorgularını destekler: Vektör tabanlı benzerlik aramasını yapılandırılmış filtreler, SQL birleştirmeleri ve meta veri tabanlı aramalarla birleştirmeyi sağlar.
• Mevcut indeksleme tekniklerinden yararlanır: İlişkisel veritabanı depolaması içinde yaklaşık en yakın komşu (ANN) indekslemesini kullanır.
• Hibrit uygulamalar için en iyidir: Mevcut kurumsal veritabanlarına AI destekli arama eklemek için idealdir.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 7 Açık Kaynak Vektör Veritabanı: Faiss vs. Chroma}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-vector-databases}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 27 Şubat 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Revamping context-oriented retrieval with hybrid search in Redis 8.4 | Redis

2.

With Redis Enterprise’s Vector Database, Superlinked is Revolutionizing Personalization

3.

Scalable and Blazing Fast Similarity Search with Milvus Vector Database - Milvus Blog

4.

What is Qdrant? - Qdrant

5.

Vector Search Explained | Weaviate

6.

Vector Search Explained | Weaviate

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder