pgvector vs database vektor terkelola untuk pencarian semantik

Masalah yang dipecahkan pencarian semantik dalam aplikasi bisnis

Pencarian semantik membantu orang menemukan jawaban yang tepat walau mereka tidak menggunakan kata kunci yang “tepat”. Alih-alih mencocokkan kata persis, ia mencocokkan makna. Seseorang yang mengetik “reset my login” seharusnya tetap melihat artikel berjudul “Change your password and sign in again” karena intent-nya sama.

Pencarian berbasis kata kunci sering gagal di aplikasi bisnis karena pengguna nyata tidak konsisten. Mereka menggunakan singkatan, melakukan typo, mencampur nama produk, dan menjelaskan gejala alih-alih istilah resmi. Di FAQ, tiket dukungan, dokumen kebijakan, dan panduan onboarding, isu yang sama muncul dengan banyak pengungkapan berbeda. Mesin kata kunci sering mengembalikan tidak ada yang berguna, atau daftar panjang yang memaksa orang mengeklik sana-sini.

Embeddings adalah blok bangunan yang biasa dipakai. Aplikasi Anda mengubah tiap dokumen (artikel, tiket, catatan produk) menjadi vektor, daftar angka panjang yang mewakili makna. Ketika pengguna bertanya, Anda meng-embed pertanyaan itu juga dan mencari vektor terdekat. “Database vektor” hanyalah tempat Anda menyimpan vektor-vektor itu dan cara mencarinya dengan cepat.

Dalam stack bisnis khas, pencarian semantik menyentuh empat area: penyimpanan konten (knowledge base, dokumen, sistem tiket), pipeline embedding (import dan update saat konten berubah), pengalaman query (kotak pencarian, saran jawaban, bantuan agen), dan guardrail (izin plus metadata seperti tim, pelanggan, paket, dan region).

Untuk sebagian besar tim, “cukup baik” lebih berguna daripada sempurna. Target praktisnya adalah relevansi di percobaan pertama, respons di bawah satu detik, dan biaya yang tetap dapat diprediksi seiring pertumbuhan konten. Tujuan itu lebih penting daripada memperdebatkan alat.

Dua opsi umum: pgvector dan database vektor terkelola

Sebagian besar tim memilih antara dua pola untuk pencarian semantik: menyimpan semuanya di PostgreSQL dengan pgvector, atau menambahkan layanan database vektor terpisah di samping database utama. Pilihan yang tepat kurang soal “mana yang lebih baik” dan lebih soal di mana Anda ingin kompleksitas berada.

pgvector adalah ekstensi PostgreSQL yang menambah tipe data vektor dan indeks sehingga Anda bisa menyimpan embedding dalam tabel biasa dan menjalankan pencarian similarity dengan SQL. Dalam praktiknya, tabel dokumen Anda mungkin berisi teks, metadata (customer_id, status, visibility), plus kolom embedding. Pencarian menjadi “embed query, lalu kembalikan baris yang embedding-nya paling dekat.”

Database vektor terkelola adalah layanan yang dihosting yang dibangun terutama untuk embeddings. Biasanya memberi API untuk memasukkan vektor dan query berdasarkan similarity, plus fitur operasional yang biasanya harus Anda buat sendiri.

Keduanya melakukan pekerjaan inti yang sama: menyimpan embeddings dengan ID dan metadata, menemukan tetangga terdekat untuk sebuah query, dan mengembalikan hasil teratas agar aplikasi Anda bisa menampilkan item relevan.

Perbedaan utama adalah sistem pencatatan. Bahkan jika Anda menggunakan layanan vektor terkelola, Anda hampir selalu tetap memakai PostgreSQL untuk data bisnis: akun, izin, billing, state workflow, dan log audit. Penyimpanan vektor menjadi lapisan retrieval, bukan tempat Anda menjalankan seluruh aplikasi.

Arsitektur umum terlihat seperti ini: simpan sumber data otoritatif di Postgres, simpan embeddings baik di Postgres (pgvector) atau di layanan vektor, jalankan similarity search untuk mendapatkan ID yang cocok, lalu ambil baris penuh dari Postgres.

Jika Anda membangun aplikasi di platform seperti AppMaster, PostgreSQL sudah menjadi tempat alami untuk data terstruktur dan izin. Pertanyaannya menjadi apakah pencarian embedding sebaiknya hidup di sana juga, atau berada di layanan khusus sementara Postgres tetap sumber kebenaran.

Upaya setup: apa yang sebenarnya harus Anda lakukan

Tim sering memilih berdasar fitur lalu terkejut oleh pekerjaan sehari-hari. Keputusan nyata adalah tentang di mana Anda mau meletakkan kompleksitas: di setup Postgres yang sudah ada, atau di layanan terpisah.

Dengan pgvector, Anda menambah pencarian vektor ke database yang sudah Anda jalankan. Setup biasanya langsung, tetapi ini tetap pekerjaan database, bukan sekadar kode aplikasi.

Setup pgvector tipikal meliputi mengaktifkan ekstensi, menambah kolom embedding, membuat indeks yang cocok dengan pola query Anda (dan menyetelnya nanti), memutuskan bagaimana embeddings diperbarui saat konten berubah, dan menulis query similarity yang juga menerapkan filter normal Anda.

Dengan database vektor terkelola, Anda membuat sistem baru di samping database utama. Itu bisa berarti lebih sedikit SQL, tapi lebih banyak glue integrasi.

Setup terkelola tipikal meliputi membuat indeks (dimensi dan metrik jarak), menghubungkan API key ke secret, membangun job ingestion untuk mendorong embeddings dan metadata, menjaga pemetaan ID stabil antara record aplikasi dan record vektor, serta mengunci akses jaringan sehingga hanya backend Anda yang bisa query.

CI/CD dan migrasi juga berbeda. pgvector cocok masuk ke migrasi dan proses review yang sudah ada. Layanan terkelola memindahkan perubahan ke pengaturan admin plus kode, jadi Anda membutuhkan proses yang jelas untuk perubahan konfigurasi dan reindexing.

Kepemilikan biasanya mengikuti pilihan. pgvector biasanya ditangani dev aplikasi plus siapa pun yang mengelola Postgres (kadang DBA). Layanan terkelola sering dimiliki tim platform, dengan dev aplikasi menanganin ingestion dan logika query. Itulah kenapa keputusan ini soal struktur tim sama pentingnya dengan teknologi.

Filtering dan izin: detail penentu

Pencarian semantik hanya membantu jika menghormati apa yang boleh dilihat pengguna. Di aplikasi bisnis nyata, setiap record punya metadata di samping embedding: org_id, user_id, role, status (open, closed), dan visibility (public, internal, private). Jika lapisan pencarian Anda tidak bisa memfilter metadata itu dengan bersih, Anda akan mendapat hasil membingungkan atau, lebih parah, kebocoran data.

Perbedaan praktis terbesar adalah memfilter sebelum vs sesudah pencarian vektor. Filtering setelah terdengar sederhana (cari semuanya, lalu buang baris terlarang), tetapi gagal dalam dua cara umum. Pertama, kecocokan terbaik mungkin terhapus, meninggalkan hasil yang lebih buruk. Kedua, meningkatkan risiko keamanan jika ada bagian pipeline yang mencatat, cache, atau mengekspos hasil tanpa filter.

Dengan pgvector, vektor hidup di PostgreSQL bersama metadata, jadi Anda bisa menerapkan izin dalam query SQL yang sama dan biarkan Postgres menegakkannya.

PostgreSQL: izin dan join adalah native

Jika aplikasi Anda sudah menggunakan Postgres, pgvector sering menang dari sisi kesederhanaan: pencarian bisa menjadi “hanya query lain”. Anda bisa join antar tiket, pelanggan, dan membership, serta gunakan Row Level Security sehingga database sendiri memblokir baris yang tidak berwenang.

Polanya seringkali mempersempit kandidat dengan filter org dan status, lalu menjalankan similarity pada yang tersisa, opsional mencampur dengan pencocokan kata kunci untuk identifier yang persis.

Database vektor terkelola: filter beragam, izin biasanya tanggung jawab Anda

Sebagian besar database vektor terkelola mendukung filter metadata, tetapi bahasa filternya bisa terbatas, dan join tidak ada. Biasanya Anda menormalisasi metadata ke setiap record vektor dan mengimplementasikan cek izin di aplikasi.

Untuk hybrid search di aplikasi bisnis, biasanya Anda ingin semua ini bekerja bersama: filter keras (org, role, status, visibility), pencocokan kata kunci (kata persis seperti nomor invoice), similarity vektor (makna), dan aturan perankingan (naikkan skor item baru atau yang masih terbuka).

Contoh: portal support yang dibangun di AppMaster dapat menyimpan tiket dan izin di PostgreSQL, sehingga mudah menegakkan “agen hanya melihat org mereka” sambil tetap mendapat kecocokan semantik pada ringkasan tiket dan balasan.

Kualitas pencarian dan prinsip performa

Kualitas pencarian adalah campuran relevansi (apakah hasil berguna?) dan kecepatan (apakah terasa instan?). Dengan pgvector maupun database vektor terkelola, Anda biasanya mengorbankan sedikit relevansi untuk latensi lebih rendah dengan menggunakan pencarian aproksimasi. Perdagangan itu sering cukup untuk aplikasi bisnis, selama Anda mengukurnya dengan query nyata.

Secara garis besar, Anda menyetel tiga hal: model embedding (apa yang dianggap "makna"), setting indeks (seberapa teliti engine mencari), dan lapisan perankingan (bagaimana hasil diurutkan setelah menambahkan filter, keterkinian, atau popularitas).

Di PostgreSQL dengan pgvector, Anda biasanya memilih indeks seperti IVFFlat atau HNSW. IVFFlat lebih cepat dan lebih ringan untuk dibangun, tapi Anda perlu menyetel berapa banyak “lists” yang dipakai dan umumnya butuh cukup data agar bekerja baik. HNSW sering memberi recall lebih baik pada latensi rendah, tetapi bisa memakai lebih banyak memori dan butuh waktu lebih lama untuk dibangun. Sistem terkelola memaparkan pilihan serupa, hanya dengan nama dan default berbeda.

Beberapa taktik lebih penting daripada yang orang duga: cache query populer, batchkan pekerjaan saat memungkinkan (misalnya prefetch halaman berikutnya), dan pertimbangkan alur dua tahap di mana Anda melakukan pencarian vektor cepat lalu rerank top 20–100 dengan sinyal bisnis seperti keterkinian atau tier pelanggan. Juga perhatikan hop jaringan. Jika pencarian hidup di layanan terpisah, setiap query adalah round trip tambahan.

Untuk mengukur kualitas, mulai kecil dan konkret. Kumpulkan 20–50 pertanyaan nyata pengguna, definisikan apa jawaban “bagus”, dan lacak hit rate top 3 dan top 10, median dan p95 latency, persentase query tanpa hasil baik, dan seberapa banyak kualitas turun setelah menerapkan izin dan filter.

Di sinilah pilihan berhenti jadi teori. Opsi terbaik adalah yang mencapai target relevansi Anda pada latensi yang diterima pengguna, dengan penyetelan yang bisa tim Anda pelihara.

Skalabilitas dan operasional berkelanjutan

Banyak tim memulai dengan pgvector karena menjaga semuanya di satu tempat: data aplikasi dan embeddings. Untuk banyak aplikasi bisnis, sebuah node PostgreSQL tunggal sudah cukup, terutama jika Anda punya puluhan hingga beberapa ratus ribu vektor dan pencarian bukan penggerak trafik utama.

Batas biasanya terasa saat pencarian semantik menjadi aksi inti pengguna (di sebagian besar halaman, di setiap tiket, di chat), atau saat Anda menyimpan jutaan vektor dan butuh waktu tanggap ketat di jam puncak.

Tanda umum Postgres tunggal mulai kewalahan termasuk p95 latency pencarian naik saat aktivitas tulis normal, harus memilih antara indeks cepat dan kecepatan tulis yang dapat diterima, tugas maintenance berubah jadi “jadwalkan malam hari”, dan membutuhkan skala berbeda untuk pencarian dibandingkan database utama.

Dengan pgvector, skala sering berarti menambah read replica untuk beban query, mempartisi tabel, menyetel indeks, dan merencanakan build indeks serta pertumbuhan storage. Bisa dilakukan, tapi menjadi pekerjaan berkelanjutan. Anda juga menghadapi pilihan desain seperti menyimpan embeddings dalam tabel yang sama dengan data bisnis versus memisahkannya untuk mengurangi bloat dan kontensi lock.

Database vektor terkelola memindahkan banyak ini ke vendor. Mereka sering menawarkan skala compute dan storage terpisah, sharding bawaan, dan HA yang lebih mudah. Tradeoff-nya adalah mengoperasikan dua sistem (Postgres plus penyimpanan vektor) dan menjaga metadata serta izin tetap sinkron.

Biaya cenderung mengejutkan tim lebih daripada performa. Penggerak besar adalah storage (vektor plus indeks tumbuh cepat), volume query puncak (sering menentukan tagihan), frekuensi update (re-embedding dan upsert), dan perpindahan data (panggilan ekstra saat aplikasi butuh filtering berat).

Jika Anda memutuskan antara pgvector dan layanan terkelola, pilih rasa sakit yang Anda lebih suka: penyetelan Postgres dan perencanaan kapasitas yang dalam, atau membayar lebih untuk skala lebih mudah sambil mengelola dependensi lain.

Keamanan, kepatuhan, dan pertanyaan reliabilitas yang harus ditanyakan

Detail keamanan sering memutuskan lebih cepat daripada benchmark kecepatan. Tanyakan sejak awal di mana data akan disimpan, siapa yang bisa melihatnya, dan apa yang terjadi saat outage.

Mulai dari residency data dan akses. Embeddings masih bisa membocorkan makna, dan banyak tim juga menyimpan cuplikan teks untuk highlighting. Jelas tentukan sistem mana yang menyimpan teks mentah (tiket, catatan, dokumen) versus hanya embeddings. Juga putuskan siapa di perusahaan Anda yang bisa langsung query store, dan apakah Anda butuh pemisahan ketat antara akses production dan analytics.

Kontrol yang harus dikonfirmasi sebelum membangun

Tanyakan hal-hal ini untuk kedua opsi:

• Bagaimana data dienkripsi saat istirahat dan transit, dan bisakah Anda mengelola kunci sendiri?
• Apa rencana backup, seberapa sering restore diuji, dan target waktu pemulihan yang Anda butuhkan?
• Apakah Anda mendapat audit log untuk read dan write, dan bisakah Anda memberi alert pada volume query yang tidak biasa?
• Bagaimana Anda menegakkan isolasi multi-tenant: database terpisah, schema terpisah, atau aturan baris?
• Apa kebijakan retensi untuk konten yang dihapus, termasuk embeddings dan cache?

Isolasi multi-tenant adalah hal yang sering bikin salah. Jika satu pelanggan tidak boleh pernah mempengaruhi yang lain, Anda butuh tenant scoping yang kuat di setiap query. Dengan PostgreSQL, ini bisa ditegakkan lewat Row Level Security dan pola query yang hati-hati. Dengan database vektor terkelola, Anda sering bergantung pada namespace atau collection ditambah logika aplikasi.

Reliabilitas dan mode kegagalan

Rencanakan untuk downtime pencarian. Jika store vektor turun, apa yang dilihat pengguna? Default aman adalah fallback ke pencarian kata kunci, atau menampilkan item terbaru saja, daripada merusak halaman.

Contoh: di portal support yang dibangun dengan AppMaster, Anda bisa menyimpan tiket di PostgreSQL dan menganggap pencarian semantik sebagai fitur opsional. Jika embeddings gagal dimuat, portal tetap bisa menampilkan daftar tiket dan membolehkan pencarian kata kunci persis sementara layanan vektor pulih.

Langkah demi langkah: cara memilih dengan pilot berisiko rendah

Cara paling aman untuk memutuskan adalah menjalankan pilot kecil yang mirip aplikasi nyata Anda, bukan notebook demo.

Mulai dengan menuliskan apa yang Anda cari dan apa yang harus difilter. “Search our docs” terlalu kabur. “Search help articles, ticket replies, and PDF manuals, but only show items the user is allowed to see” adalah requirement nyata. Izin, tenant ID, bahasa, area produk, dan filter “hanya konten yang dipublikasikan” sering menentukan pemenang.

Selanjutnya, pilih model embedding dan rencana refresh. Putuskan apa yang di-embed (dokumen penuh, chunk, atau keduanya) dan seberapa sering diupdate (setiap edit, malam hari, atau saat publish). Jika konten sering berubah, ukur betapa merepotkannya re-embedding, bukan hanya seberapa cepat query.

Lalu bangun API pencarian tipis di backend Anda. Buat simple: satu endpoint yang menerima query plus field filter, mengembalikan hasil teratas, dan mencatat apa yang terjadi. Jika Anda membangun dengan AppMaster, Anda bisa mengimplementasikan alur ingestion dan update sebagai layanan backend plus Business Process yang memanggil penyedia embedding, menulis vektor dan metadata, dan menegakkan aturan akses.

Jalankan pilot dua minggu dengan pengguna nyata dan tugas nyata. Gunakan segelintir pertanyaan umum yang sering diajukan pengguna, lacak tingkat “menemukan jawaban” dan waktu ke hasil berguna pertama, tinjau hasil buruk setiap minggu, amati volume re-embedding dan beban query, dan uji mode kegagalan seperti metadata hilang atau vektor usang.

Di akhir, putuskan berdasarkan bukti. Pertahankan pgvector jika memenuhi kebutuhan kualitas dan filtering dengan pekerjaan ops yang dapat diterima. Beralih ke layanan terkelola jika skala dan reliabilitas lebih dominan. Atau jalankan setup hybrid (PostgreSQL untuk metadata dan izin, vector store untuk retrieval) jika itu cocok dengan stack Anda.

Kesalahan umum yang sering dibuat tim

Sebagian besar kesalahan muncul setelah demo pertama berhasil. Proof of concept cepat bisa terlihat bagus, lalu runtuh saat Anda menambahkan pengguna nyata, data nyata, dan aturan nyata.

Isu yang sering memicu rework adalah:

• Menganggap vektor menangani kontrol akses. Similarity search tidak tahu siapa yang berhak melihat apa. Jika aplikasi Anda punya peran, tim, tenant, atau catatan pribadi, Anda masih perlu filter izin yang ketat dan test agar pencarian tidak pernah membocorkan konten terbatas.
• Memercayai demo yang “berasa baik”. Beberapa query pilihan tangan bukan evaluasi. Tanpa set kecil label pertanyaan dan hasil yang diharapkan, regresi sulit dideteksi saat Anda mengubah chunking, embeddings, atau indeks.
• Meng-embed seluruh dokumen sebagai satu vektor. Halaman besar, tiket, dan PDF biasanya perlu chunking. Tanpa chunk, hasil jadi kabur. Tanpa versioning, Anda tak bisa tahu embedding mana yang cocok dengan revisi mana.
• Mengabaikan update dan delete. Aplikasi nyata mengedit dan menghapus konten. Jika Anda tidak re-embed saat update dan membersihkan saat delete, Anda akan menyajikan kecocokan usang yang mengarah ke teks hilang atau kadaluarsa.
• Terlalu menyetel performa sebelum mengunci UX. Tim menghabiskan hari untuk setting indeks sambil melewatkan dasar seperti filter metadata, snippet yang baik, dan fallback kata kunci saat query sangat spesifik.

Tes sederhana “day-2” menangkap ini lebih awal: tambahkan aturan izin baru, update 20 item, hapus 5, lalu ajukan 10 pertanyaan evaluasi yang sama. Jika Anda membangun di platform seperti AppMaster, rencanakan cek-cek ini bersamaan dengan logika bisnis dan model database Anda, bukan sebagai tambahan.

Skenario contoh: pencarian semantik di portal support

Perusahaan SaaS menengah menjalankan portal support dengan dua tipe konten utama: tiket pelanggan dan artikel help center. Mereka ingin kotak pencarian yang memahami makna, misalnya mengetik “can’t log in after changing phone” menampilkan artikel yang tepat dan tiket serupa sebelumnya.

Yang non-negotiable adalah praktis: setiap pelanggan harus hanya melihat tiket mereka sendiri, agen perlu memfilter berdasarkan status (open, pending, solved), dan hasil harus terasa instan karena saran muncul saat pengguna mengetik.

Opsi A: pgvector di dalam PostgreSQL yang sama

Jika portal sudah menyimpan tiket dan artikel di PostgreSQL (umum jika Anda membangun di stack yang menyertakan Postgres, seperti AppMaster), menambahkan pgvector bisa jadi langkah pertama yang bersih. Anda menyimpan embeddings, metadata, dan izin di satu tempat, jadi “hanya tiket untuk customer_123” hanyalah klausa WHERE biasa.

Ini cenderung bekerja baik saat dataset Anda sederhana (puluhan atau ratusan ribu item), tim Anda nyaman menyetel indeks dan rencana query Postgres, dan Anda mau lebih sedikit komponen dengan kontrol akses yang lebih sederhana.

Tradeoff-nya adalah pencarian vektor bisa bersaing dengan beban transaksional. Saat penggunaan meningkat, Anda mungkin perlu kapasitas tambahan, indeks yang cermat, atau bahkan instance Postgres terpisah untuk melindungi penulisan tiket dan SLA.

Opsi B: database vektor terkelola untuk embeddings, PostgreSQL untuk metadata

Dengan database vektor terkelola, biasanya Anda menyimpan embeddings dan ID di sana, lalu menyimpan “kebenaran” (status tiket, customer_id, izin) di PostgreSQL. Dalam praktik, tim biasanya memfilter di Postgres dulu lalu mencari ID yang memenuhi, atau mencari dulu dan kemudian memeriksa izin sebelum menampilkan hasil.

Opsi ini sering menang ketika pertumbuhan tidak pasti atau tim tidak ingin menghabiskan waktu merawat performa. Tetapi alur izin perlu perhatian nyata, atau Anda berisiko membocorkan hasil antar pelanggan.

Keputusan praktis seringkali: mulai dengan pgvector jika Anda butuh filtering ketat dan operasi sederhana sekarang, dan rencanakan beralih ke database vektor terkelola jika Anda mengantisipasi pertumbuhan cepat, volume query berat, atau tidak bisa membiarkan pencarian memperlambat database inti.

Checklist cepat dan langkah selanjutnya

Jika Anda buntu, hentikan perdebatan fitur dan tuliskan apa yang aplikasi Anda harus lakukan di hari pertama. Kebutuhan nyata biasanya muncul selama pilot kecil dengan pengguna dan data nyata.

Pertanyaan ini sering memutuskan pemenang lebih cepat daripada benchmark:

• Filter apa yang tidak bisa ditawar (tenant, role, region, status, rentang waktu)?
• Seberapa besar indeks akan tumbuh dalam 6–12 bulan (item dan embeddings)?
• Latensi berapa yang terasa instan bagi pengguna Anda, termasuk di puncak?
• Siapa yang memegang anggaran dan tanggung jawab on-call?
• Di mana sumber kebenaran seharusnya: tabel PostgreSQL atau indeks eksternal?

Juga rencanakan untuk perubahan. Embeddings bukan “set and forget.” Teks berubah, model berubah, dan relevansi meluruh sampai seseorang mengeluh. Putuskan sejak awal bagaimana Anda menangani update, bagaimana mendeteksi drift, dan apa yang akan Anda monitor (latensi query, error rate, recall pada set tes kecil, dan pencarian yang menghasilkan “tidak ada hasil”).

Jika Anda ingin bergerak cepat pada aplikasi bisnis penuh di sekitar pencarian, AppMaster (appmaster.io) bisa cocok secara praktis: ia memberi pemodelan data PostgreSQL, logika backend, dan UI web atau mobile dalam satu alur kerja no-code, dan Anda bisa menambahkan pencarian semantik sebagai iterasi setelah core app dan izin terpasang.