Сравнение Azure AI Search и Neon pgvector по архитектуре, типам индексов, фильтрам, recall, latency, обновлениям, эксплуатации, лицензированию и стоимости владения.
Матрица сравнения Azure AI Search и Neon pgvector
| Критерий | Azure AI Search | Neon pgvector |
|---|---|---|
| Качество | Recall@K, nDCG и hard queries | тот же golden set и exact baseline |
| Скорость | P95/P99, QPS, filters и ingestion | одинаковый hardware и concurrency |
| Индекс | RAM, disk, build, update и delete | тот же рост corpus и reindex |
| Эксплуатация | backup, HA, monitoring, license и TCO | учтите ручной труд и переносимость |
Место в поисковой архитектуре
Production vector search разделяет source of truth, подготовку объектов, вычисление embeddings, ANN-индекс, metadata filters, reranking и evaluation. Версия модели и индекса является частью контракта результата.
Как проверять на практике
Составьте decision record: объём и размерность vectors, growth, selectivity filters, target Recall@K, latency SLO, QPS, update rate, tenant isolation, deployment и TCO.
- Опишите задачу. Intent, corpus, языки, top-K, filters и business outcome.
- Соберите golden set. Реальные запросы, graded relevance и трудные отрицательные примеры.
- Постройте baseline. BM25, exact vector search и текущая production-выдача.
- Проведите controlled experiment. Меняйте одну модель, metric, index или reranker.
- Подготовьте production. SLO, drift, reconciliation, ACL, backup, migration и rollback.
Практический пример
Для выбора между Azure AI Search и Neon pgvector команда индексирует одинаковый срез собственных embeddings, строит exact ground truth и воспроизводит search, filters, updates, deletes и concurrent ingestion.
Что измерять
| Слой | Проверка | Красный флаг |
|---|---|---|
| Retrieval | Recall@K, Precision@K, MRR и nDCG | оценка по нескольким красивым запросам |
| Performance | P50/P95/P99, QPS, ingest и filter selectivity | только прогретый P50 без concurrency |
| Index | RAM, disk, build time, updates, deletes и compaction | не учтён рост corpus |
| Продукт | Recall@K, nDCG, latency P95/P99, QPS, ingest rate, RAM, disk, build time и стоимость | техническая метрика не связана с outcome |
Ограничения и типичные ошибки
Нельзя выбирать по одному vendor benchmark: конфигурация, данные, фильтры и нагрузка должны совпадать с вашим production-профилем.
Чек‑лист готовности
- есть domain golden set и exact baseline
- зафиксированы model, dimension, metric и index parameters
- проверены filters, updates, deletes и reindex
- есть regression tests и rollback
- ACL, PII, tenant isolation и audit проверены
- известны SLO, TCO и владелец search quality