Pinecone

advises REINDEX or automatic maintenance after major changes such as a bulk addition that doubles the table or substantially changed data

“Na grote wijzigingen adviseert Pinecone REINDEX of automatisch onderhoud. Voorbeelden zijn een bulktoevoeging die de tabel verdubbelt of sterk veranderde gegevens.”

uses one million wiki_dpr vectors of 768 dimensions in its benchmark

“De test gebruikt één miljoen wiki_dpr-vectoren van 768 dimensies.”

names an AWS r6id.4xlarge with 16 vCPUs and 128 GB of memory as the benchmark machine

“Pinecone noemt een AWS r6id.4xlarge met 16 vCPU's en 128 GB geheugen.”

reports for a filter retaining 10 percent of rows, native achieved 1.000 recall in 12.3 milliseconds and HNSW with iterative scans achieved at most 0.920 recall in 5.9 milliseconds

“Bij een filter dat 10 procent van de regels overlaat, haalde native 1,000 recall in 12,3 milliseconde. HNSW met iteratieve scans haalde in die meting maximaal 0,920 recall in 5,9 milliseconde.”

reports for a filter matching 1 percent of rows, native achieved 0.981 recall in 8.3 milliseconds and HNSW on halfvec achieved 0.924 recall in 56 milliseconds

“Als 1 procent van de regels aan het filter voldoet, rapporteert Pinecone voor native 0,981 recall in 8,3 milliseconde. HNSW op halfvec kwam op 0,924 in 56 milliseconde.”

reports native index build time of 45 seconds, versus 62 seconds for HNSW on halfvec and 79 seconds for full-precision vectors

“De native index werd gebouwd in 45 seconden, tegenover 62 seconden voor HNSW op halfvec en 79 seconden voor volledige vectoren.”

reports a native index size of 136 MB for one million 768-dimensional vectors

“Voor een miljoen vectoren van 768 dimensies rapporteert Pinecone een native index van 136 MB.”

released pg_pinecone as an Apache 2.0 extension for vector search on existing pgvector columns in PostgreSQL

“Pinecone brengt pg_pinecone als Apache 2.0-extensie uit voor vectorzoekwerk op bestaande pgvector-kolommen in PostgreSQL”