Bases vectorielles

Comparatif rapide des principales bases vectorielles

Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?

Une base de données vectorielle est un système conçu pour stocker et interroger des vecteurs numériques, aussi appelés embeddings.

Un embedding représente le sens d’un contenu sous forme de chiffres. Il peut représenter un texte, une image, un produit, un document PDF, une vidéo ou un extrait audio. Deux contenus qui ont un sens proche auront généralement des vecteurs proches.

Lorsqu’un utilisateur pose une question, l’application transforme cette question en vecteur. La base vectorielle recherche ensuite les contenus les plus similaires. Cette approche est appelée recherche de similarité ou recherche sémantique.

À quoi sert une base vectorielle ?

Chatbots RAG

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à un chatbot de consulter une base documentaire avant de répondre. L’IA peut ainsi s’appuyer sur vos contenus, vos procédures internes, vos fiches produits ou votre centre d’aide.

Recherche sémantique

La recherche sémantique comprend l’intention derrière une requête. Elle aide les visiteurs à trouver une réponse même s’ils n’utilisent pas les mêmes mots que votre contenu.

Recommandation de contenus ou de produits

Les plateformes peuvent recommander des articles, des produits, des vidéos ou des formations proches des intérêts d’un utilisateur.

Recherche multimodale

Certaines bases vectorielles permettent de rechercher des contenus à partir d’images, de texte ou d’autres formats. C’est utile pour les catalogues e-commerce, les médiathèques ou les outils créatifs.

Détection de doublons et classification

Les embeddings peuvent aider à repérer des documents très similaires, regrouper des sujets ou classer automatiquement des contenus.

Les critères pour choisir une base de données vectorielle

1. Le volume de vecteurs à stocker

Un prototype avec quelques milliers de documents n’a pas les mêmes contraintes qu’une plateforme avec plusieurs dizaines de millions de vecteurs.

Pour un projet de petite ou moyenne taille, pgvector, Chroma ou Qdrant peuvent être de bonnes options. Pour des besoins plus importants, Milvus, Pinecone ou Weaviate peuvent mieux répondre aux exigences de scalabilité.

2. Le type de déploiement

Vous avez généralement le choix entre trois approches :

• Cloud managé : le fournisseur gère l’infrastructure, les mises à jour et une partie de la maintenance.
• Open source auto-hébergé : vous gardez davantage de contrôle sur les données et l’environnement.
• Base intégrée à votre stack actuelle : par exemple pgvector avec PostgreSQL ou MongoDB Atlas Vector Search avec MongoDB.

3. La recherche hybride

La recherche vectorielle est excellente pour comprendre le sens. Toutefois, les mots-clés exacts restent importants pour les références produit, les noms propres, les codes, les termes techniques ou les requêtes très précises.

Une recherche hybride combine recherche sémantique et recherche par mots-clés. Qdrant, Weaviate, Pinecone, Elastic et Vespa proposent des approches adaptées à ce besoin.

4. Les filtres sur les métadonnées

Dans une application réelle, vous devez souvent filtrer les résultats avant ou pendant la recherche. Vous pouvez par exemple afficher uniquement les documents en français, les produits en stock ou les contenus accessibles à un utilisateur donné.

Vérifiez donc la qualité des filtres, la gestion des métadonnées et les performances de recherche avec des contraintes métier.

5. Le budget et les compétences techniques

Une solution cloud managée réduit le temps passé sur l’exploitation, mais elle peut coûter plus cher à mesure que le projet grandit. Une solution open source peut mieux convenir à une équipe technique qui souhaite maîtriser son infrastructure et ses coûts.

Base vectorielle, moteur de recherche ou base de données classique ?

Si votre produit utilise déjà PostgreSQL ou MongoDB, ajouter une fonction de recherche vectorielle à votre base existante peut simplifier l’architecture. Si la recherche sémantique est au cœur du produit, une base vectorielle spécialisée peut offrir plus de contrôle et de meilleures performances.

Les meilleures bases vectorielles selon votre projet

Pour un chatbot RAG en production

Pinecone, Qdrant et Weaviate sont des choix solides. Ils sont conçus pour gérer la recherche sémantique, les métadonnées et les flux de données nécessaires aux assistants IA.

Pour un projet open source

Qdrant, Milvus, Weaviate, Chroma, LanceDB et pgvector sont à considérer. Ils permettent de tester, déployer ou auto-héberger une partie de votre stack IA.

Pour PostgreSQL

pgvector est souvent le choix le plus simple. Il permet d’ajouter la recherche vectorielle à une base PostgreSQL sans déployer un système supplémentaire.

Pour une recherche hybride avancée

Weaviate, Qdrant, Elastic, Pinecone et Vespa permettent de combiner la pertinence sémantique avec les mots-clés, les filtres et les règles de classement.

Pour de très gros volumes

Milvus, Pinecone, Weaviate, Vespa et Turbopuffer sont conçus pour des cas d’usage qui exigent une forte capacité de montée en charge.

Pour un prototype local

Chroma et LanceDB sont souvent appréciés pour leur prise en main rapide. Ils conviennent bien aux tests, aux démonstrations et aux premières versions d’une application IA.