ベクトルDB比較

MarkItDownで高品質なMarkdownさえ作ってしまえば、どのベクトルDBへ移行するのも難しくありません。まずはFAISSでプロトタイプを作り、規模に応じてPineconeやWeaviateへ昇格させていくのが、最もリスクの低い開発順序と言えるでしょう。

1. 各ソリューションの詳細解説

「とにかく高速な検索エンジンのみが欲しい」場合に最適です。

厳密には「データベース」ではなく「ベクトル探索ライブラリ」です。インデックスをメモリ上に構築し、k近傍法（k-NN）を高速に実行することに特化しています。

「インフラ管理をゼロにし、即座にプロダクションへ投入したい」場合に最適です。

完全にクラウド上で動作するSaaS型のベクトルデータベースで、開発者はAPIを叩くだけでスケーラブルな検索基盤を手に入れられます。

「構造化データとベクトルを高度に組み合わせたい」場合に最適です。

オープンソースとして提供されているため、自社サーバー（オンプレミス）やクラウド（AWS/GCP等）上のDocker環境で動かすことができます。

メリット: 検索時に「カテゴリが『技術』で、かつ日付が1年以内」といった複雑なメタデータフィルタリングが得意。キーワード検索とベクトル検索を掛け合わせた「ハイブリッド検索」の精度が高い。
デメリット: DockerやKubernetesの知識が必要。メモリ消費量が多い。
用途: エンタープライズ向けの複雑なRAG、セキュリティ要件でデータを自社管理する必要があるプロジェクト。

どれを選ぶべきか迷ったら、以下の基準で判断してください。

→ FAISS

LangChainとの相性も抜群で、vectorstore.save_local() だけで状態を保存できる手軽さは開発初期に大きな武器になります。

→ Pinecone

インフラ構成を考える時間をすべてアプリの実装（MarkItDownの統合など）に充てることができます。サーバーレスプランを使えば、コストも最小限に抑えられます。

→ Weaviate

MarkItDownで抽出した「作成者」「最終更新日」「部署」などのメタデータをフルに活用した高度な検索が可能です。特に「キーワード検索（BM25）」を併用できる点は、RAGの精度向上に直結します。

まずは、主要なスペックと特性を一覧表にまとめました。