Üç farklı projede üç farklı vector DB kullandık. Hangisi hangi durumda öne çıkıyor.
Bu yazıda konuyu üretim deneyimimizden 5 maddeyle açıyoruz: hangi durumda hangi tercih kazanır, hangi tuzaklara dikkat etmek gerekir, ve 2026'da hâlâ yararlı olan kararlar nelerdir. Bizim 12 yılda 9 ürün yayınlarken karşılaştığımız gerçek senaryolar bu yazının kaynağı — pazarlama içeriği değil, mühendislik notu.
1. pgvector — Postgres zaten varsa
Az veri (1M chunk altı) için optimal. Ay maliyet $0 ekstra; mevcut Postgres replicate edilir. HNSW index 1M chunk'ta 50ms p99. Kurulum 2 saat.
Bu noktayı bizim üretim ortamımızda nasıl uyguladığımızdan örnek: ilk projede kararı çabuk verdik ve sonra geri döndük. O günden beri her yeni projede aynı kontrolü 30 dakikada yapıyoruz; süreç bizi çok kazandırıyor.
2. Pinecone — yönetilen, hızlı POC
İlk 100K chunk ücretsiz, sonrası $70/ay başlangıç. SDK tertemiz, Python ve TS'de sıfır boilerplate. POC için 1 günde production'a çıkar.
Bu noktayı bizim üretim ortamımızda nasıl uyguladığımızdan örnek: ilk projede planlamayı 2 hafta uzattık. Erken kararın geç bakım maliyeti her zaman daha düşük olduğunu öğrendik.
3. Qdrant — self-host, açık kaynak
Kendi sunucunuzda Docker. Maliyet düşük, gizlilik yüksek. Ama operate etmek operasyonel maliyet getiriyor; ekipte DevOps yoksa Pinecone tercih edin.
Bu noktayı bizim üretim ortamımızda nasıl uyguladığımızdan örnek: ilk projede planlamayı 2 hafta uzattık. Erken kararın geç bakım maliyeti her zaman daha düşük olduğunu öğrendik.
- Hızlı kazanç: İlk hafta uygulayın
- Orta vade: 30 günlük sprint planına ekleyin
- Uzun vade: Çeyreklik metric'lerinizi yeniden tanımlayın
4. Weaviate — schema first
Hibrit search (vector + keyword) güçlü. GraphQL API. Karmaşık veri tipleri varsa cazip; basit RAG için overkill.
Bu noktayı bizim üretim ortamımızda nasıl uyguladığımızdan örnek: ilk projede planlamayı 2 hafta uzattık. Erken kararın geç bakım maliyeti her zaman daha düşük olduğunu öğrendik.
5. Karar matrisi — biz ne kullanıyoruz?
100K chunk altında pgvector. 100K-10M arası Pinecone Standard. 10M üzerinde Qdrant cluster veya Pinecone Enterprise. Bu sınırlar bizim 4 RAG projesinden çıktı.
Bu noktayı bizim üretim ortamımızda nasıl uyguladığımızdan örnek: ilk projede planlamayı 2 hafta uzattık. Erken kararın geç bakım maliyeti her zaman daha düşük olduğunu öğrendik.
Sık sorulan sorular
RAG için vector DB seçimi ne kadar sürer?
Senaryoya göre değişir; bizim uygulamalarımızda ilk değer 2-4 hafta, tam yapı 8-12 hafta. Bu yazıda detayları paylaştık.
Bu yaklaşımın bütçesi nedir?
Konuya göre değişiyor — ücretsiz ön görüşmemizde gerçek brief üzerinden tahmin veriyoruz.
Türkiye dışı projelerde de aynı tavsiyeler geçerli mi?
Genelde evet; sadece KVKK / vergi tarafları ülkeye göre değişir.