מסד נתונים וקטורי (Vector Database)

מה זה Vector Database

Vector Database (מסד נתונים וקטורי) הוא DB מיוחד שאוחסן embeddings — וקטורים בני מאות עד אלפי מימדים — ומסוגל לחפש בהם במהירות באלגוריתמים מתמטיים מתקדמים (HNSW, IVF, ScaNN).

החיפוש לא מחפש "התאמה מדויקת" אלא "הקרוב ביותר" — בהינתן וקטור שאילתה, מי K הוקטורים הקרובים אליו במרחב? זוהי פעולה שדרשה שעות בעבר וכיום רצה תוך מילישניות גם על מאות מיליוני וקטורים.

הספקים המובילים ב-2026

• Pinecone — הוותיק והגדול. פשוט להפעלה, יקר יחסית. מחיר מתחיל ב-$70/חודש לאינדקס בסיסי.
• Qdrant — open source או cloud managed. ביצועים מצוינים, מחיר נמוך משמעותית.
• Weaviate — open source עם תמיכה ב-multimodal native (טקסט+תמונות יחד).
• Milvus — open source enterprise-grade. אופציה טובה ל-self-hosting בקנה מידה.
• pgvector — תוסף ל-PostgreSQL. ב-Supabase זה מובנה. למקרים עד עשרות מיליוני וקטורים — מספיק לחלוטין ובחינם.
• Chroma — embedded, נוח לפרוטוטיפים מקומיים.
• MongoDB Atlas Vector Search — אם כבר משתמשים ב-MongoDB.
• Turbopuffer — חדש ב-2026, אופטימיזציה לעלות נמוכה במיוחד.

איך לבחור

• עד 100K וקטורים — pgvector מספיק. בחינם, פשוט.
• 100K-10M וקטורים — Qdrant Cloud או pgvector על Supabase Pro. עלות $25-200/חודש.
• 10M+ וקטורים, latency נמוך קריטי — Pinecone או Turbopuffer.
• Multimodal (תמונות+טקסט) — Weaviate.

תכונות מתקדמות

• Hybrid search — שילוב של חיפוש סמנטי (וקטור) עם חיפוש מילות מפתח (BM25). משפר דיוק בעשרות אחוזים.
• Metadata filtering — לחפש רק בקבוצת מסמכים מסוימת (למשל, רק מסמכים פנימיים של משתמש X).
• Reranking — שכבה שנייה של ranking על הטופ-100 הראשוני, לדיוק עוד יותר גבוה.
• Multi-tenancy — חלוקה לוגית בין לקוחות שונים בארגון SaaS.

שימוש מעשי בעסק

ב-99% מהמקרים העסקיים שראינו, vector DB משמש כחלק ממערכת RAG — חיפוש על מסמכי החברה, באקסיגב הידע הפנימי, או בנתוני לקוחות. למקרים פשוטים בקנה מידה קטן, אנחנו ממליצים להתחיל עם pgvector ב-Supabase ולעבור לפלטפורמה מתקדמת רק כשיש צורך אמיתי.