Wektorowe bazy danych (ang. Vector Databases) stały się kluczowym elementem nowoczesnych aplikacji AI w Drupalu. Dzięki integracji z modułem AI Search, umożliwiają one semantyczne wyszukiwanie treści, redukcję halucynacji w chatbotach AI oraz implementację zaawansowanych funkcji RAG (ang. Retrieval Augmented Generation). Wybór odpowiedniego dostawcy VDB może znacząco wpłynąć na wydajność, koszty i skalowalność rozwiązania AI w Twoim projekcie na Drupalu.
Developerzy Drupala stoją przed dylematem: który moduł typu VDB Provider wybrać? Czy postawić na rozwiązanie self-hosted jak Milvus czy Postgres, czy może skorzystać z zarządzanej usługi w chmurze jak Pinecone? Jakie są różnice w kosztach, wymaganiach technicznych i możliwościach skalowania? Które rozwiązanie najlepiej sprawdzi się w małych projektach, a które w enterprise'owych aplikacjach? Te pytania pojawiają się coraz częściej, gdy zespoły decydują się na wdrożenie AI Search w swoich projektach drupalowych.
W tym artykule znajdziesz kompleksowy przegląd wszystkich 5 dostępnych modułów VDB Provider dla Drupala: Milvus, Pinecone, Postgres, Azure AI Search i SQLite. Przedstawimy szczegółowe porównanie każdego rozwiązania, w tym statystyki użycia, wymagania techniczne, zalety i wady, a także praktyczne wskazówki dotyczące wyboru odpowiedniego dostawcy dla Twojego projektu. Dowiesz się, który moduł jest najpopularniejszy, który ma stabilną wersję, a który najlepiej sprawdzi się w Twoim konkretnym przypadku użycia.
W tym artykule:
- Czym są wektorowe bazy danych i dlaczego są ważne dla Drupala?
- Przegląd dostępnych modułów VDB Provider – rekomendowane bazy wektorowe
- Rekomendowane bazy wektorowe dla Drupala – porównanie modułów
- Który moduł bazy wektorowej wybrać? Przewodnik decyzyjny
- Jakie są wymagania techniczne dla baz wektorowych na Drupalu?
- Pytania i odpowiedzi (FAQ) na temat baz wektorowych
- Rekomendowane bazy wektorowe – podsumowanie
- Chcesz wdrożyć AI Search lub zbudować rozwiązanie RAG na Drupalu?
Czym są wektorowe bazy danych i dlaczego są ważne dla Drupala?
Wektorowe bazy danych (ang. vector databases) to specjalistyczne systemy przechowywania i wyszukiwania danych w formie wektorów, czyli reprezentacji numerycznych treści, które pozwalają na semantyczne porównywanie i wyszukiwanie.
W kontekście Drupala, integracja z modułem AI Search umożliwia:
- Semantyczne wyszukiwanie treści - znajdowanie wyników na podstawie znaczenia, a nie tylko słów kluczowych.
- Redukcję halucynacji w chatbotach AI - dostarczanie dokładnych informacji z własnej bazy treści.
- Retrieval Augmented Generation (RAG) - wzbogacanie odpowiedzi LLM o kontekst z Twojej strony.
- Integrację z Views - wykorzystanie Search API do tworzenia zaawansowanych widoków z semantycznym wyszukiwaniem.
Wszystkie moduły VDB Provider dla Drupala działają jako warstwa pośrednia między modułem AI Search a konkretną bazą wektorową, umożliwiając elastyczny wybór rozwiązania dopasowanego do potrzeb projektu.
Przegląd dostępnych modułów VDB Provider – rekomendowane bazy wektorowe
Na dzień 2 listopada 2025, społeczność Drupala oferuje 5 modułów VDB Provider. Każdy z nich wyróżnia się unikalnymi cechami i przypadkami użycia. Poniżej znajdziesz szczegółowy przegląd baz wektorowych.
1. Milvus VDB Provider - najpopularniejszy wybór
Moduł Milvus VDB Provider jest obecnie najczęściej używanym rozwiązaniem w społeczności Drupala. Oferuje elastyczność wyboru między opcją self-hosted (open source Milvus server) a usługą zarządzaną w chmurze (Zilliz Cloud).
- Statystyki użycia: 292 strony (najpopularniejszy moduł)
- Status: Beta (wersje 1.0.x i 1.1.x)
- Data utworzenia: 25 października 2024
Zalety Milvus:
- Największa społeczność użytkowników - 292 strony używają tego modułu.
- Elastyczność wdrożenia - możliwość wyboru między opcją self-hosted a cloud.
- Aktywny rozwój - 7 maintainerów na Drupal.org, regularne aktualizacje.
- Dobre wsparcie - organizacje FreelyGive i Soapbox wspierają rozwój rozwiązania.
- Integracja z DDEV - gotowe przykłady konfiguracji Docker Compose.
Wady Milvus:
- Brak stabilnej wersji - wszystkie wersje są w fazie beta.
- Większa złożoność - wymaga dodatkowej infrastruktury (serwer Milvus lub subskrypcja Zilliz).
- Więcej otwartych bugów - 7 otwartych bugów w issue queue (na dzień 2.11.2025).
Kiedy wybrać Milvus?
Rozwiązanie Milvus warto rozważyć, jeśli:
- potrzebujesz skalowalnego rozwiązania dla większych projektów,
- chcesz mieć wybór między self-hosted a cloud,
- zależy Ci na najpopularniejszym rozwiązaniu z dużą społecznością,
- masz doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą lub budżet na Zilliz Cloud.
2. Pinecone VDB Provider - usługa zarządzana w chmurze
Pinecone VDB Provider to moduł integrujący Drupala z Pinecone - zarządzaną usługą bazy danych wektorowych w chmurze. Jest idealnym wyborem dla zespołów, które chcą uniknąć zarządzania infrastrukturą.
- Statystyki użycia: 217 stron
- Status: Beta (wersje 1.0.x i 1.1.x)
- Data utworzenia: 25 października 2024
Zalety Pinecone:
- Zarządzana usługa - brak konieczności utrzymywania własnej infrastruktury.
- Prosta konfiguracja - wymaga tylko konta Pinecone Serverless i klucza API.
- Dobra jakość kodu - 0 otwartych bugów w issue queue.
- Aktywny rozwój - wsparcie od Soapbox, Innoraft i FreelyGive.
- Integracja z Search API - pełna integracja z Views i możliwość boostowania wyników z Search API Database/SOLR.
Wady Pinecone:
- Koszty subskrypcji - wymaga płatnego konta Pinecone (choć dostępny jest starter plan).
- Zależność od zewnętrznej usługi - brak kontroli nad infrastrukturą.
- Ograniczenie do architektury serverless - moduł wspiera tylko Pinecone Serverless, a nie model oparty na Pod infrastructure (z wykorzystaniem dedykowanych kontenerów).
- Mniejsza społeczność - 217 stron vs 292 w Milvus.
Kiedy wybrać Pinecone?
Zdecyduj się na Pinecone, jeśli:
- chcesz uniknąć zarządzania infrastrukturą,
- masz budżet na zarządzaną usługę w chmurze,
- potrzebujesz szybkiego wdrożenia bez konfiguracji serwerów,
- zależy Ci na stabilności i braku konieczności utrzymywania własnej infrastruktury.
3. Postgres VDB Provider - open source z pgvector
Postgres VDB Provider wykorzystuje rozszerzenie pgvector dla PostgreSQL, oferując open source rozwiązanie wykorzystujące znaną i sprawdzoną bazę danych relacyjną.
- Statystyki użycia: 249 stron
- Status: Alpha (wersja 1.0.x)
- Data utworzenia: 15 października 2024
Zalety Postgres:
- Darmowe narzędzie open source - brak kosztów licencyjnych.
- Wykorzystanie znanej technologii - PostgreSQL jest szeroko wspierany przez większość dostawców chmury.
- Dobra wydajność - PostgreSQL ma silną reputację w zakresie niezawodności i wydajności.
- Łatwe wdrożenie lokalne - można łatwo uruchomić lokalnie.
- Dobre dla małych i średnich projektów - szczególnie odpowiedni dla mniejszych baz wektorowych.
Wady Postgres:
- Wersja alpha - projekt nie jest objęty polityką bezpieczeństwa Drupala.
- Wymaga rozszerzenia pgvector - konieczna instalacja i konfiguracja pgvector w PostgreSQL.
- Więcej otwartych bugów - 4 otwarte bugi.
- Ograniczona społeczność maintainerów - tylko 2 maintainerów na Drupal.org.
- Roadmapa wskazuje na ograniczenia - brak wsparcia dla facets, problemy ze zmianami schematu tabel.
Kiedy wybrać Postgres?
Warto zdecydować się na Postgres, jeśli:
- masz już infrastrukturę PostgreSQL,
- szukasz darmowego rozwiązania open source,
- pracujesz nad małym lub średnim projektem,
- jesteś gotowy na eksperymentalne rozwiązanie (wersja alpha),
- chcesz uniknąć kosztów zarządzanych usług.
4. Azure AI Search VDB Provider – opcja dla ekosystemu Microsoft
Azure AI Search VDB Provider to najnowszy moduł w ekosystemie, integrujący Drupala z usługą Azure AI Search z Microsoft Azure.
- Statystyki użycia: 7 stron (najmniej popularny)
- Status: Beta (wersja 1.0.x)
- Data utworzenia: 20 stycznia 2025
Zalety Azure AI Search:
- Integracja z ekosystemem Microsoft - idealne dla organizacji używających Azure.
- Zarządzana usługa - brak konieczności utrzymywania infrastruktury.
- Stabilny kod - 0 otwartych bugów.
- Prosta konfiguracja - wymaga tylko klucza API i konfiguracji indeksu.
Wady Azure AI Search:
- Bardzo mała społeczność - tylko 7 stron używa tego modułu.
- Zależność od Microsoft Azure - wymaga konta Azure i subskrypcji.
- Najmłodszy moduł - utworzony w styczniu 2025, najmniej czasu na rozwój społeczności.
- Projekt nieobjęty polityką bezpieczeństwa - używasz na własne ryzyko.
- Ograniczona dokumentacja - mniej przykładów i tutoriali.
Kiedy wybrać Azure AI Search?
Wybierz Azure AI Search, jeśli:
- już korzystasz z ekosystemu Microsoft Azure,
- potrzebujesz integracji z innymi usługami Azure,
- masz budżet na usługi Azure,
- jesteś gotowy na eksperymentalne rozwiązanie z małą społecznością.
5. SQLite VDB Provider - jedyna stabilna wersja modułu bazy wektorowej
SQLite VDB Provider to unikalny moduł w ekosystemie - jedyny, który ma oficjalnie stabilną wersję 1.0.0. Wykorzystuje rozszerzenie sqlite-vec dla SQLite, oferując lekkie, self-contained rozwiązanie.
- Statystyki użycia: 15 stron
- Status: STABLE (1.0.0) - jedyny moduł ze stabilną wersją!
- Data utworzenia: 14 kwietnia 2025
Zalety SQLite:
- Jedyna stabilna wersja - 1.0.0 oznacza gotowość produkcyjną.
- Darmowe narzędzie open source - brak kosztów licencyjnych.
- Lekkie i proste - nie wymaga osobnego serwera bazy danych.
- Self-contained - cała baza danych w pliku lokalnym.
- Idealne dla małych projektów - szczególnie odpowiednie dla aplikacji wymagających lokalnego przechowywania danych.
- Łatwe wdrożenie - brak dodatkowej infrastruktury do zarządzania.
Wady SQLite:
- Mała społeczność - tylko 15 stron używa tego modułu.
- Ograniczenia skalowania - nie nadaje się do bardzo dużych projektów.
- Wymaga instalacji sqlite-vec - konieczna ręczna instalacja rozszerzenia.
- Mniej maintainerów - tylko 1 maintainer (jimyhuang) na Drupal.org.
- Więcej otwartych bugów - 3 otwarte bugi.
Kiedy wybrać SQLite?
Warto zdecydować się na SQLite, jeśli:
- pracujesz nad małym projektem lub prototypem,
- potrzebujesz szybkiego, prostego rozwiązania bez dodatkowej infrastruktury,
- zależy Ci na stabilnej wersji bazy wektorowej (1.0.0),
- chcesz uniknąć kosztów i złożoności zarządzania serwerami,
- Twoja aplikacja nie wymaga wysokiej skalowalności.
Rekomendowane bazy wektorowe dla Drupala – porównanie modułów
Poniżej znajdziesz porównanie wszystkich rekomendowanych baz wektorowych dla Drupala. Dane pochodzą ze stron projektów na Drupal.org.
Który moduł bazy wektorowej wybrać? Przewodnik decyzyjny
Poniżej znajdziesz zbiór konkretnych wskazówek, które pomogą Ci wybrać właściwy moduł bazy wektorowej dla Drupala.
Wybierz Milvus, jeśli:
- potrzebujesz najpopularniejszego rozwiązania z dużą społecznością,
- chcesz mieć elastyczność wyboru między opcją self-hosted a cloud,
- pracujesz nad większym projektem wymagającym skalowalności,
- masz doświadczenie w zarządzaniu infrastrukturą lub budżet na Zilliz Cloud.
Postaw na Pinecone, jeśli:
- chcesz uniknąć zarządzania infrastrukturą,
- masz budżet na zarządzaną usługę w chmurze,
- potrzebujesz szybkiego wdrożenia,
- zależy Ci na stabilności bez konieczności utrzymywania serwerów.
Zdecyduj się na Postgres, jeśli:
- masz już infrastrukturę PostgreSQL,
- szukasz darmowego rozwiązania open source,
- pracujesz nad małym lub średnim projektem,
- jesteś gotowy na eksperymentalne rozwiązanie (alpha).
Wybierz Azure AI Search, jeśli:
- już korzystasz z ekosystemu Microsoft Azure,
- potrzebujesz integracji z innymi usługami Azure,
- dysponujesz budżetem na usługi Azure.
Wybierz SQLite, jeśli:
- pracujesz nad małym projektem lub prototypem,
- potrzebujesz stabilnej wersji (1.0.0),
- chcesz uniknąć dodatkowej infrastruktury,
- Twoja aplikacja nie wymaga wysokiej skalowalności.
Jakie są wymagania techniczne dla baz wektorowych na Drupalu?
Wszystkie moduły VDB Provider wymagają:
- Moduł AI
- Moduł AI Search
- Moduł Search API
- Moduł Key (do zarządzania kluczami API)
Dodatkowe wymagania specyficzne dla każdego modułu:
- Milvus: serwer Milvus (self-hosted) lub konto Zilliz Cloud.
- Pinecone: konto Pinecone Serverless i klucz API.
- Postgres: PostgreSQL z zainstalowanym rozszerzeniem pgvector, PHP extension pgsql.
- Azure AI Search: konto Microsoft Azure, utworzony indeks w Azure AI Search, klucz API.
- SQLite: PHP extension sqlite, zainstalowane rozszerzenie sqlite-vec.
Pytania i odpowiedzi (FAQ) na temat baz wektorowych
Poniżej zebraliśmy najczęstsze pytania i odpowiedzi dotyczące baz wektorowych.
Który moduł VDB Provider jest najpopularniejszy?
Milvus VDB Provider jest obecnie najpopularniejszym rozwiązaniem z 292 stronami używającymi tego modułu (stan na 2 listopada 2025).
Czy któryś z modułów ma stabilną wersję?
Tak, SQLite VDB Provider jest jedynym modułem ze stabilną wersją 1.0.0. Wszystkie pozostałe moduły są w fazie beta lub alpha.
Który moduł jest najlepszy dla małych projektów?
SQLite VDB Provider jest idealny dla małych projektów - oferuje stabilną wersję, nie wymaga dodatkowej infrastruktury i jest w pełni darmowy. Postgres VDB Provider również jest dobrym wyborem dla mniejszych projektów.
Czy mogę używać VDB Providera bez kosztów?
Tak, Milvus (self-hosted), Postgres i SQLite są całkowicie darmowe i open source. Pinecone i Azure AI Search wymagają płatnych subskrypcji.
Który moduł jest najlepszy dla enterprise'owych projektów?
Milvus (z Zilliz Cloud) lub Pinecone są najlepszymi wyborami dla większych projektów wymagających skalowalności i zarządzanej infrastruktury.
Czy wszystkie moduły wspierają Drupala 11?
Tak, wszystkie moduły wspierają zarówno Drupala 10.2, jak i Drupala 11.
Który moduł ma najmniej bugów?
Pinecone i Azure AI Search mają 0 otwartych bugów. SQLite ma 3 otwarte bugi, Postgres ma 4, a Milvus ma 7 otwartych bugów.
Rekomendowane bazy wektorowe – podsumowanie
Wybór odpowiedniego modułu VDB Provider dla Drupala zależy od wielu czynników: rozmiaru projektu, budżetu, doświadczenia zespołu, wymagań dotyczących skalowalności oraz preferencji dotyczących self-hosted vs. zarządzanych usług w chmurze.
Najpopularniejszym wyborem jest obecnie Milvus (używany przez 292 strony), oferujący elastyczność i dużą społeczność użytkowników. Pinecone (217 stron) jest idealny dla tych, którzy chcą uniknąć zarządzania infrastrukturą. Postgres (249 stron) oferuje darmowe, open source rozwiązanie dla mniejszych projektów. Azure AI Search (7 stron) jest najlepszy dla organizacji już korzystających z ekosystemu Microsoft. Z kolei SQLite (15 stron) to jedyny moduł ze stabilną wersją 1.0.0, idealny dla małych projektów i prototypów.
Wszystkie moduły są w aktywnej fazie rozwoju, a społeczność Drupala stale pracuje nad ich ulepszaniem. Przed podjęciem decyzji warto przeanalizować swoje konkretne potrzeby, budżet i możliwości techniczne zespołu.
Chcesz wdrożyć AI Search lub zbudować rozwiązanie RAG na Drupalu?
W Droptica projektujemy i rozwijamy rozwiązania AI wykorzystujące modele LLM, bazy wektorowe i dedykowane pipeline’y RAG. Pomagamy wybrać technologię, wdrażamy AI Search, integrujemy chatboty i optymalizujemy jakość odpowiedzi modeli. Zobacz naszą usługę rozwoju generatywnej AI.
