# Engines की तुलना: व्यावहारिक Checklist — Vector Databases

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/vector-databases/e-compare

> हर उम्मीदवार से वही सवाल पूछें।

## सवाल feature तालिकाओं से बेहतर हैं

Vendor साइटों की feature सूचियाँ एक जैसी हैं और हर महीने बदलती हैं, इसलिए **अपने कार्यभार के बारे में सवालों** से तुलना करें। **Scale**: अब और दो साल बाद कितने vectors और कौन-सा आयाम; क्या memory में समाता है; RAM से परे क्या करता है (disk indexes, quantisation)? **Filtering**: filters खोज के दौरान जाँचे जाते हैं या बाद में; क्या payload indexes समर्थित हैं; 1% filter के साथ व्यवहार कैसा है? **खोज प्रकार**: सिर्फ़ dense, या sparse/keyword और fusion के साथ hybrid; multi-vector; reranking hooks? **अद्यतन**: लिखावट कितनी जल्दी खोज योग्य होती है; deletes और re-indexing कैसे सँभाले जाते हैं? **Consistency और टिकाऊपन**: transactions, write-ahead log, snapshots, replication? **संचालन**: deployment (Kubernetes, managed), backups, monitoring, upgrades। **सुरक्षा**: authentication, role-आधारित access, encryption, tenant अलगाव, audit। **Ecosystem और लागत**: client libraries, framework integrations, licence, support, कुल क़ीमत। हर उम्मीदवार को **अपने** उत्तरों के विरुद्ध score करें।

## Scoring पत्रक

इसे अपने परीक्षणों के मापे परिणामों से भरें, marketing पृष्ठों से नहीं।

```text
Criterion (weight)            Candidate A     Candidate B     Candidate C   how measured
recall@10 at p95 < 50 ms (5)   __/5            __/5            __/5          your golden set + load test
filter at 1% selectivity (4)   __/5            __/5            __/5          returns 10 rows? latency?
write-to-searchable delay (3)  __/5            __/5            __/5          insert, poll until found
ops effort (3)                 __/5            __/5            __/5          deploy, backup, upgrade drill
security features (4)          __/5            __/5            __/5          RBAC, encryption, tenant tests
cost at 2-year scale (4)       __/5            __/5            __/5          price sheet + memory estimate
```

**Quiz:** Engines की तुलना feature तालिकाओं की जगह अपने कार्यभार के सवालों से क्यों करें?

- [x] Feature सूचियाँ एक जैसी दिखती हैं और अक्सर बदलती हैं; आपके डेटा पर व्यवहार निर्णय करता है
- [ ] सुविधाएँ कभी मायने नहीं रखतीं
- [ ] Vendors तुलना मना करते हैं
- [ ] तालिकाएँ हमेशा ग़लत हैं

*Answer:* Feature सूचियाँ एक जैसी दिखती हैं और अक्सर बदलती हैं; आपके डेटा पर व्यवहार निर्णय करता है. चुनने से पहले अपने vectors, filters और भार से परखें।