FAISS, Qdrant или Weaviate: что выбрать для RAG

FAISS — библиотека для быстрого поиска ближайших векторов и построения индексов. Она отлично подходит для локального прототипа, offline-задачи и приложения, где вы сами управляете хранением текста, метаданных, обновлений и процессом сервинга. Это не готовая многопользовательская база с авторизацией и operational API.

Qdrant — отдельный vector search engine с коллекциями, payload, фильтрами и клиент-серверным API. Он поддерживает dense и sparse представления, гибридные запросы и fusion. Его выбирают, когда нужен самостоятельный сервис с контролируемой схемой данных и удобной фильтрацией.

Weaviate — vector database с коллекциями, keyword BM25F, vector и hybrid search, фильтрами и экосистемой модулей. Он может брать на себя больше частей search-stack, но требует понимать конфигурацию vectorizer и инфраструктуры.