Практычныя прытамулкі: 8 найлепшых безкоштовных базаў дадзеных вектарных айконактов для AI-агентаў у 2026 годзе
Практычныя прыказкі: 8 найлепшых безкоштовных базаў дадзенняў вектарных файлоў для AI-агентаў у 2026 годзе — контракты, перакрыцчы і месца для коду для команд, якія викорыстоўваюць гэты патэрн.
У гэтым керавану практычна адбудова пацёгу ад сыр'ёчных матэрыялаў да рабочай системы для: 8 найлепшых безплатных база дадзенняў вектарных файлаў для AI-агентаў у 2026 годзе. Акцэнт ставіцца на практычныя крокі, чыстае перакананне і код, які можна проста дадаць у репазітарый без неабязковасці з'ясаваць мету. У стадыі агляду неабходна практычна задаць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння прычынамі перад зменым коду. Аператары должны магчымае перадзванаць крок з вядомай точкі контролю без неабязковасці з'ясаваць схованы стан. Конфігурацыю трэба залічыць параду ад коду прыкладнення. Файлы сераў, хранільнікі секрэтных дадзенняў і флагі функций должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць без неабязковасці чытання всей структуры.
Короткая версія
Калі працуеце на стадыі TL DR, спачатку запісайце умовы контракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Документавайце як шлях успеху, так і шлях вярнення да нормы. Перапрыбуткі, людзкія контрольныя пункты і обработка некоректных паведамленняў ёсць частью продукту, а не пазнейшым дапрацоўкам. Зробіце пераконтроль пасля дорогіх крокаў. Система вярнення не павінна знову ставіць плату за той самы вызов LLM, калі аператар перапрыбуе пазнейшы вузел.
Як мы ацэнілі гэтыя базы дадзеных
Калі працюеце над этапам «Як мы оценялі гэта», спачатку запісайце умовы контракту: неабяжлівыя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі список контроля дапамагае заліцвачыць змяны ў кодзе. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына невыпання павінна вказываць на адну конкрэтную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Зробіце перапактаванне пасля дорогіх крокаў. Програма не павінна зноў стягваць плата за той самы вызов LLM, калі аператар праказвае спробу выканання наступнага вузла.
8 найкращых безкоштовных баз дадзенняў вектараў для AI-агентаў
Калі працюеце над этапам «8 najleях безкоштовных рашэнняў», спачатку запісайце кантракт: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у случае частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцвачыць змяны ў кодзе пазнейша. Спрыятліваце гэты этап як кантракт межу вхіднымі даннымі і перакананымі выходнымі рашэннямі. Дайце назвы артыфактам, задаце критэрыя успеху і не прымайце часткова завершанне без паведамлення. Зробіце перапактаванне пасля дорогіх крокаў. Система адновлення не должна занова ставіць плату за той самы вызыв LLM, калі аператар прабуе зноў выконаць пазнейшы вузел.
1. VectorAI DB Community Edition
Калі працюеце над стадзіяй 1 VectorAI DB Community, спачатку запісайце умовы кантракту: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у случае частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцвачваць змяны коду пазнейша.
# VectorAI DB -- basic similarity search.
from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance
with VectorAIClient("localhost:6574") as client:
client.collections.create(
"agent_memory",
vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.Cosine),
)
client.points.upsert(
"agent_memory",
points=[{"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "payload": {"text": "example memory"}}],
)
results = client.points.search(
"agent_memory",
query_vector=[0.1] * 768,
limit=5,
)
2. Qdrant
Калі працуеце з двумя стадзіямі Qdrant, спачатку запісайце угоду: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага абякання. Такі список контроля дапамагае залічваць змяны ў кодзе чыста.
# Qdrant -- basic similarity search.
from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct
client = QdrantClient(url="http://localhost:6333")
client.create_collection(
collection_name="agent_memory",
vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE),
)
client.upsert(
collection_name="agent_memory",
points=[PointStruct(id=1, vector=[0.1] * 768, payload={"text": "example memory"})],
)
results = client.query_points(
collection_name="agent_memory",
query=[0.1] * 768,
limit=5,
)
3. Weaviate
Калі працуеце з 3 стадзіямі Weaviate, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконтроўвае, каб пазнейшыя змены коду былі чыстымі. Документавайце як шлях успеху, так і шлях вяснавання. Перапрыбуткі, людзкія контралі і обработка некоректных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не пазнейшым дапрацоўкам. Зробіце пераконтроль пасля дорогіх крокаў. Система вярнення не павінна знову ставіць рахунак за той самы вызов LLM, калі аператар перапрыбуе пазнейшы вузел.
# Weaviate -- basic similarity search.
import weaviate
from weaviate.classes.config import Configure
from weaviate.classes.query import MetadataQuery
client = weaviate.connect_to_local()
memories = client.collections.create(
name="AgentMemory",
vector_config=Configure.Vectors.self_provided(),
)
memories.data.insert(
properties={"text": "example memory"},
vector=[0.1] * 768,
)
response = memories.query.near_vector(
near_vector=[0.1] * 768,
limit=5,
return_metadata=MetadataQuery(distance=True),
)
client.close()
4. Milvus
Калі працуеце над 4 стадзіямі Milvus, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя даны, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список пераконвае ў тым, што пазнейшыя змены коду будуць чыстымі. Валіце маленькія, тэставаныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына нявыпання павінна вказываць на адну адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Зробіце перапактаванне пасля дорогіх крокаў. Програма не павінна зноў стягваць плата за той самы вызов LLM, калі аператар праказвае пазнейшы вузел.
# Milvus -- basic similarity search.
from pymilvus import MilvusClient
client = MilvusClient(uri="http://localhost:19530", token="root:Milvus")
client.create_collection(collection_name="agent_memory", dimension=768)
client.insert(
collection_name="agent_memory",
data={"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "text": "example memory"},
)
results = client.search(
collection_name="agent_memory",
data=[[0.1] * 768],
limit=5,
)
5. ChromaDB
Калі працуеце з 5 стадзямі ChromaDB, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя вхідныя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцвачыць пазнейшыя змены коду. Спрэчвайце гэтую стадзію як контракт межа вхіднымі данымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Дайце назвы артыфактам, задаце правіла пераканання успеху і не падзэліваецеся на частковыя завершэння без паведамлення. Стварайце контрольныя точкі пасля дорогіх крокаў. Програма для продакцыі не должна занова ставіць плату за той самы вызыв LLM, калі аператар прабуе зноў запрацаваць пазнейшы вузел. Калі працуеце з 5 стадзямі ChromaDB, спачатку запісайце контракт: неабяжлівыя вхідныя даны, сигнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага нявыпання. Такі список контроля дапамагае заліцвачыць пазнейшыя змены коду. Зберагаеце настройкі паза кодам прыемліка. Файлы сераўіса, хранільнікі секрэтных данных і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць без неабяжлівага чытання всей структуры.
# ChromaDB -- basic similarity search.
import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path="./agent_memory")
collection = client.get_or_create_collection(name="agent_memory")
collection.add(
ids=["1"],
embeddings=[[0.1] * 768],
documents=["example memory"],
)
results = collection.query(
query_embeddings=[[0.1] * 768],
n_results=5,
)
6. LanceDB
6-й ўраг LanceDB працюе наякша, калі яго розглядаць як вимерную паверхню. Зафіксавайце адна «золатая» транскрыпцыя, адин случай неудачы і прыметкі па поверненню да пачатковага стану пры расшырэнні масштаба. Дакументавайце як шлях успеху, так і шлях вярнення да нормальнага стану. Перапрыбуткі, людзкія контраліны і обработка некоректных паведамленняў є часткай продукту, а не элементамі пазнейшага доўрабкі. Храніце стан графа ў простам і типаваным формате. Вкладаныя блокі маскуюць інфармацыю пра тое, який вузел запісаў якое поле, і спакоююць продовжэнне роботы пасля перарываў.
# LanceDB -- basic similarity search.
import lancedb
db = lancedb.connect("./agent_memory")
table = db.create_table(
"agent_memory",
data=[{"id": 1, "vector": [0.1] * 768, "text": "example memory"}],
)
results = table.search([0.1] * 768).limit(5).to_list()
7. pgvector
Этап 7 pgvector работае наяўней, калі яго спрыяваць як мерыемую паверхню. Зафіксавайце адна «золатая» транскрыпцыю, адин прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да поперадньага стану пры расшырэнні масштаба. Валіце вароты за малымі, тэставанымі елементамі замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны ланцюг задач. Рэзультаты роботы графа трэба зберагаць у простаму, типаваным формате. Вкладзеныя структуры маскуюць інфармацыю пра тое, який вузел запісаў канкрэтны поле, і спакшуюць продовжэнне роботы пасля перерываў.
# pgvector -- basic similarity search.
import psycopg
from pgvector.psycopg import register_vector
conn = psycopg.connect("dbname=agent_memory")
register_vector(conn)
conn.execute("CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector")
conn.execute(
"CREATE TABLE IF NOT EXISTS memories (id bigserial PRIMARY KEY, "
"text text, embedding vector(768))"
)
conn.execute(
"INSERT INTO memories (text, embedding) VALUES (%s, %s)",
("example memory", [0.1] * 768),
)
results = conn.execute(
"SELECT text FROM memories ORDER BY embedding <-> %s LIMIT 5",
([0.1] * 768,),
).fetchall()
8. Pinecone
Этап 8 Pinecone працюе найкраща, калі яго розглядаць як вимерную паверхню. Зберагчыце адны ідеальны прыклад, адну справу абяцелі і запіс пра відкатаванне, перш чым расширваць масштаб. Разглядзіце этап як кантракт межа вхіднымі даннымі і перакананымі выходнымі рэзультатамі. Даць назвы артыфактам, задаць перакананні на успех і не падзеўляйцеся частым, непূরным выкананнем. Зберагчыце стан графа простым і з адначытаемымі дадзеннямі. Вкладаныя блокі маскуюць, який вузел запісаў канкрэтны поле, і спакоююць продажчыку пасля перарываў. Этап 8 Pinecone працюе найкраща, калі яго розглядаць як вимерную паверхню. Зберагчыце адны ідеальны прыклад, адну справу абяцелі і запіс пра відкатаванне, перш чым расширваць масштаб. Зберагчыце настройкі за межамі коду прыемліка. Файлы сераўнавання, хранілішчы секрэтных дадзенняў і флагі функцыйяў должны знаходзіцца ў аднам месцы, якое аператары можаць пераглядаць без неабходнасці чытання всего графа.
# Pinecone -- basic similarity search.
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec
import os
pc = Pinecone(api_key=os.environ["PINECONE_API_KEY"])
pc.create_index(
name="agent-memory",
dimension=768,
metric="cosine",
spec=ServerlessSpec(cloud="aws", region="us-east-1"),
)
while not pc.describe_index("agent-memory").status["ready"]:
pass
index = pc.Index("agent-memory")
index.upsert(vectors=[("1", [0.1] * 768, {"text": "example memory"})])
results = index.query(vector=[0.1] * 768, top_k=5)
Як выбіраць
У стадії «Як выбраць» неабяжна прадварыце задаць вхідныя даны, адпаведнага адпаведальнага за крок і крэтыры завершэння перад змянайом коду. Аперацыйныя працавнікі павінны магчымаць перзапуск кроку з вядомай точкі контролю, не падозрываючы схованы стан. Неабяжна аддактуваць дакументацыю як працэйскага, так і патронажнага шляхоў. Перапрыбуткі, людзкія перакрыцця і обробка некоректных паведамленняў ёсць часткай продукту, а не пасляднім дапрацоўкам. Неабяжна застаўляць людзкую апраўдку для тых крокоў, якія выкарыстоўваюць грошы або зміняюць даны ў працэсе. Кампайляванне коду не абавесцівае повноты бізнес-функцыйнасці.
Чэк-ліст для аперацый
Стадія чэк-ліста для аперацый работае наўжоўшы, калі яе спрыяваць як меравальную плошчу. Збіраць адна ідеальная транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перад расшырэнням масштабаў.
Запісваць часы выканання і косты токенаў аб запытоў разам з функцыйнальнымі рэзультатамі. Відразлівае паказанне костаў з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі шлях пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя сераўы.
Зберагаюце стан графа ў простам і типаваным формате. Вкладаныя блобы маскуюць інфармацію пра тое, який вузел запісаў якое поле, і спакошуюць продовжэнне роботы пасля перерываў.
Калі дозволяе бюджет, дадзіце тэст на перакананне, які працюе з критычным шляхам у CI за дапамою фікстураў, а не реальных платных API.
Конфігурацыю трэба зберагаць паза кодам прыкладнай програмы. Файлы сераўнавання, хранільнікі секрэтных данных і флагі функцыяй должны знаходзіцца ў аднам месцы, куда аператары можу працаваць без неабяжнага чытання всего графа.
Зберагаюце стан графа ў простам і типаваным формате. Вкладаныя блобы маскуюць інфармацію пра тое, який вузел запісаў якое поле, і спакошуюць продовжэнне роботы пасля перерываў.
Перш чым апранаваць стек, заморозьце версіі, зафіксуйце ідеальны транскрыпт для критычнага шляху і паказваце крокі для атрыбутавання. У спакульнаваных сераўнаваннях неабходны ліміты швайнасці, перакананні ў прыналежнасці і чыстае вялоўнік для змены секрэтных данных. Валіце надзейнасць працы над красавім разовым дэманстрацыйным прыкладам.
Запіска параграфу 470145f5d4e7: не кластыць ключы прадаўцаў у репазітары, задаць максымальную кантэнцыю токена на адна сесія і зберагчыць транскрыпты падле фіксатуў для ацэнкі, каб пазнейшыя замены моделей заставалі пораўнанневымі.
Калі працуеце над стадзіяй 0 запіскі па зміцнэнню, спачатку запісайце умовы: неабходныя даннэ, сігнал успеху і тое, што выходзіць у разе частковага невыпання. Такі чэк-ліст дапамагае заставаць пазнейшыя змены коду чыстымі. Запісвайце час выканання, вартасць токена або запыту падле функцыйнаых рэзультатаў. Відразлівасць вартасцей з самага пачатку запобегае неспакойным рахункам, калі праця пераходзіць з дэмавайнага сераўера ў спакульнаныя сераўеры.
Дзеянне па зміцнэнню 0/772: вы мерзіце час выканання, класыя ошибак і вартасць токена для гэтай запіскі, а потым вырашаеце, чы робіць змену на адной пазначанай базе пытанняў, а не на адной толькі анекдотычнай інформацыі.
Этап 1 прыткага зміцнення работае наяўна, калі яго спрыяваць як вимерную паверхню. Запісаўце адна «золатая» транскрыпцыя, адзін прыклад неудачы і запіс пра вярненне да пачатковага стану перш чым расширваць сферу дзеяння. Дакументаваць трэба як успішны, так і вярнучыся шляхы. Перапрыбуткі, людзкія контралі і обработка некоректных паведамленняў є часткай продукту, а не наступным этапам дапрацоўкі.
Дзеянне прыткага зміцнення 1/772: вимеравайце час выканання, класію памылак і витрату токенав для гэтага запісу, а потым вырашайце, чы рашыцца застаўляць змяну, ставячысь да фіксаванага набору пытанняў, а не да індывідуальных прыкладаў.
Для этапа 2 прыткага зміцнення, перш чым зменяць код, неабходна визначыць вхідныя даны, адпаведальнага за крок і критэрыя завершэння. Аперацыёныя працавнікі должны магчымае перадзеяць крок з вядомай точкі контролю, не спадзяючыся на скрыты стан. Спрыяваць гэты этап як кантракт між вхіднымі данымі і паўнастацэннымі выходамі. Дайце назвы артыфактам, визначыце перакананні на успех і адмовіцеся ад бяспечнага частковага завершэння.
Дзеянне паўжасткі 2/772: звярніце увагу на час выканання, класы памылак і витрату токенаў для гэтага зьязку, а пасля, на аднойчынай базе пытанняў, а не на асобістых спазырах, выявіце, чы хачаце застаўіць змяну.
Калі працуеце над 3-й стадзіяю паўжасткі, спачатку запісайце контракт: неабходныя даны, сігнал успеху і тое, што выканаецца у разе частковай памылки. Такі список дапамагае заставіць пазнейшыя змяны ў кодзе чыстымі. Зберагаюце канфігурацыю праза код аплікацыі. Файлы сяродавішча, хранільнікі секрэтных дадзенняў і флагі функцыйяй должны знаходзіцца ў аднам месцы, куда аператары можуць адбавіць аудыт без неабходнасці чытання всей структуры.
Дзеянне паўжасткі 3/772: звярніце увагу на час выканання, класы памылак і витрату токенаў для гэтага зьязку, а пасля, на аднойчынай базе пытанняў, а не на асобістых спазырах, выявіце, чы хачаце застаўіць змяну.
Этап 4 прыцеленняя жорсткасці работае наўлежна, калі яго спрыяваць як меравальную паверхню. Зафіксавайце адны ідеальны прымер, адзін кейс неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расширваць сферу дзеяння. Валіце маленькія, тэставальныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны процес.
Дакладна інфармацыя прыцеленняя жорсткасці 4/772: замерыце час выкарыстоўвання, класію памылак і колькасць токенав, а потым вырашыце, чы робіць змяну на адной пазухе фіксаванага набора запытанняў, а не на адной анекдоты.
Этап 0 прыцеленняя жорсткасці работае наўлежна, калі яго спрыяваць як меравальную паверхню. Зафіксавайце адны ідеальны прымер, адзін кейс неудачы і запіс пра вярнэнне да пачатковага стану перш чым расширваць сферу дзеяння. Валіце маленькія, тэставальныя елементы замест большых скрыптов. Калі якісь крок не выйшае, прычына неудачы павінна вказываць на адную адпаведальнасць, а не на заплутаны процес.
Дзеянне паўжасткі 0/791: звярніце увагу на час выканання, клас памылак і колькасць токенаў, выкорыстаных для гэтай змяны, а пасля, на аднойчынку з фіксаваным наборам пытанняў, а не на індывідуальных прыкладах, выявіце, чы рашыцца застаўіць гэту змяну.
Для першага этапа паўжасткі неабходна ўзначыць вхідныя даны, адпаведальнага за выкананне крока і критэрыяы завершэння працы перш чым змяніць код. Аператары должны магчымае перадзвігнуць крок з вядомай точкі контролю, не падозрываючы прыхованы стан. Запісвайце час выканання і колькасць токенаў або вартасць запытку палягліва да рэзультатаў функцыональных тэстаў. Візуабельнасць вартасцей з самага пачатку запобегае неспакойным рашынкам, калі процес пераходзіць з дэмаверсіі ў спяльныя среды.
Дзеянне паўжасткі 1/791: звярніце увагу на час выканання, клас памылак і колькасць токенаў, выкорыстаных для гэтай змяны, а пасля, на аднойчынку з фіксаваным наборам пытанняў, а не на індывідуальных прыкладах, выявіце, чы рашыцца застаўіць гэту змяну.