Помните, как год назад все говорили о векторных базах данных как о спасении? Миллиарды венчурных инвестиций, стартапы, которые казались просто неостановимыми, и обещания магии поиска по смыслу вместо скучных ключевых слов. А теперь — поворот на 180 градусов. Давайте разберёмся, что произошло.
От гайпа к разочарованию: два года спустя
В марте 2024 года индустрия была просто в экстазе от векторных баз данных. Казалось, вот оно — решение всех проблем искусства поиска. Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus — все получали огромные раунды финансирования, разработчики кидались интегрировать эмбеддинги в свои системы. И вот что получилось на выходе: 95% организаций, которые вложили деньги в генеративный ИИ, не видят никаких реальных результатов. Ничего. Ноль.
Причём все предупреждения, которые тогда давались — про ограничения векторов, про переполненный рынок, про использование баз данных как панацеи — воплотились в реальность практически один в один.
Что случилось с единорогом
Помните Pinecone? Звезда индустрии, кандидат в unicorn. Ну, вот сюрприз: компания якобы ищет покупателя и явно тонет. Да, раньше были большие раунды и известные клиенты. Но когда дело дошло до практики — окказалось, что разницы между Pinecone и конкурентами практически нет. Open-source игроки типа Milvus и Qdrant просто дешевле. А старые добрые Postgres с pgVector и Elasticsearch просто добавили поддержку векторов как фичу. И клиенты начали спрашивать: зачем нам вообще новая база, если наша текущая система делает это достаточно хорошо?
В сентябре 2025 года Pinecone назначил нового CEO — Ash Ashutosh, основатель Edo Liberty стал главным учёным. Таймингом явно не повезло: это говорит об огромном давлении и сомнениях в независимости компании.
Почему векторы в одиночку не работают
Оказалось, что если вам нужна точность — скажем, найти «Ошибку 221» в мануале — чистый векторный поиск с удовольствием предложит вам «Ошибку 222» как близкое совпадение. Красиво на демо, катастрофально в реальной работе.
Это противоречие между похожестью и корректностью убило миф о векторных базах как об универсальном решении. Разработчики на своём опыте узнали: семантика не равна правильности.
Команды, которые с энтузиазмом выбросили лексический поиск, быстро его вернули — но уже в комбинации с векторами. Те, кто верил, что векторы «просто сработают», начали добавлять фильтрацию метаданных, переранжирующие модели и ручные правила. К 2025 году стало ясно: векторы — это мощный инструмент, но только как часть гибридной системы.
Рынок переполнился и сломался
Взрыв стартапов векторных баз был просто нестабилен. Weaviate, Milvus, Chroma, Vespa, Qdrant — каждый кричал о своих уникальных преимуществах, но на деле все делали одно: хранили векторы и искали ближайшие соседей. Не очень впечатляет.
Сегодня практически никто из них не выбивается из толпы. Рынок раскололся, всё стало стандартным товаром, и большие игроки просто поглотили маленьких. Векторный поиск теперь — это просто галочка в облачных платформах, а не священный грааль.
Список конкурентов? Да вот он: Vald, Marqo, LanceDB, PostgreSQL, MySQL HeatWave, Oracle 23c, Azure SQL, Cassandra, Redis, Neo4j, SingleStore, ElasticSearch, OpenSearch, Apache Solr… и это ещё не конец списка.
Что же пришло на смену
Но вот тут история становится интереснее. Из развалин гайпа возникают новые подходы, которые берут лучшее от разных методов сразу.
Гибридный поиск: Ключевые слова плюс векторы — вот новый стандарт для серьёзных приложений. Компании выяснили, что нужны и точность, и размытость, и точные совпадения, и семантика одновременно. Apache Solr, Elasticsearch, pgVector, даже сам Pinecone с его «каскадным поиском» — все это приняли гибридный подход.
GraphRAG: Звёздное слово конца 2024 и 2025 годов — GraphRAG. Это граф, улучшенный поиск с генерацией ответов. Объединить векторы с графами знаний — звучит просто, но результаты потрясающие. Векторы сглаживают отношения между сущностями, а граф восстанавливает эту информацию.
Числа говорят сами за себя
Вот конкретные результаты, которые показывают, что гибридный подход реально работает:
- Amazon указывает на тесты Lettria, где гибридный GraphRAG поднял правильность ответов с 50% до 80% и выше в датасетах по финансам, здравоохранению и праву;
- GraphRAG-Bench (май 2025) дал систематическую оценку GraphRAG против обычного RAG на задачах рассуждения и многошаговых запросах;
- FalkorDB показывает, что когда точность схемы критична (структурированные области), GraphRAG может работать в 3.4 раза лучше чистого векторного поиска.
Подъём GraphRAG доказывает главное: поиск — это не про один волшебный инструмент. Это про построение систем поиска — многоуровневых, гибридных, контекстных трубопроводов, которые дают LLM нужную информацию, с нужной точностью, в нужный момент.
Что это значит для будущего
Вот фактически вынесен вердикт: векторные базы — это не чудо. Это был шаг, важный шаг, в эволюции поиска. Но это не конечная точка.
Побеждать будут не те, кто продаёт векторы как отдельную базу. Выигрывают те, кто встраивает векторный поиск в более широкие экосистемы — с графами, метаданными, правилами и контекстной инженерией в одной платформе.
Другими словами: единорог — это не векторная база. Единорог — это вся система поиска целиком.
Что ждёт впереди
Несколько трендов уже вырисовываются:
- Унифицированные платформы: Крупные вендоры добавят встроенные стеки поиска (векторы + граф + полнотекстовый поиск);
- «Инженерия поиска» как отдельная дисциплина: Как MLOps когда-то стал самостоятельной областью, так и практики работы с эмбеддингами, гибридным ранжированием и построением графов;
- Метамодели для выбора метода: Будущие LLM смогут сами решать, какой метод поиска использовать для конкретного запроса;
- GraphRAG становится сложнее: Уже сейчас исследователи добавляют временное измерение (T-GRAG) и мультимодальность;
- Открытые бенчмарки: BenchmarkQED и GraphRAG-Bench толкают сообщество к честным, сравнимым системам оценки.
От гайпа к инфраструктуре
История векторных баз прошла классический путь гайп-цикла: взлёт, переоценка, переосмысление и, наконец, взросление. В 2025 году векторный поиск — уже не модная игрушка, а критический кирпичик в более умной архитектуре поиска.
Исходные предупреждения оказались правы. Чистые векторные надежды разбиваются о скалы точности, реляционной сложности и реальности корпоративных ограничений. Но технология не пропала впустую: она заставила индустрию переосмыслить поиск, объединив семантику, лексику и реляционные стратегии.
Если написать продолжение в 2027 году, векторные базы, наверное, будут описаны не как единороги, а как наследие — фундаментальное, но затмённое более умными слоями оркестрации, адаптивными контроллерами поиска и ИИ-системами, которые динамически выбирают, какой инструмент подходит для запроса.
На сегодня реальная битва — это не векторы против ключевых слов. Это умное комбинирование и дисциплина в построении трубопроводов поиска, которые надёжно якорят генеративный ИИ в фактах и профессиональных знаниях. Вот за чем стоит охотиться.
Хотите разбираться в трендах ИИ и понимать, что действительно работает, а что — просто гайп? Нескучный разбор технологий ждёт вас.🔔 Чтобы узнать больше о векторных базах, гибридных системах поиска и новых подходах в ИИ, подпишитесь на мой канал «ProAI» в Telegram!