🛠️Outils
Base de données vectorielle
Vector Database
Définition
Une base de données vectorielle est un système de stockage optimisé pour stocker et rechercher des embeddings (vecteurs de haute dimension). Elle permet la recherche par similarite sémantique : trouver les documents les plus proches d'une requête. Les bases vectorielles sont essentielles pour le RAG et la recherche sémantique.
Exemple concret
💡 Pinecone, Weaviate, Chroma et pgvector (PostgreSQL) sont des bases vectorielles utilisees pour stocker des embeddings et alimenter des systèmes RAG.
Termes liés
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Base de données vectorielle en intelligence artificielle ?
Une base de données vectorielle est un système de stockage optimisé pour stocker et rechercher des embeddings (vecteurs de haute dimension). Elle permet la recherche par similarite sémantique : trouver les documents les plus proches d'une requête. Les bases vectorielles sont essentielles pour le RAG et la recherche sémantique.
À quoi sert Base de données vectorielle ?
Pinecone, Weaviate, Chroma et pgvector (PostgreSQL) sont des bases vectorielles utilisees pour stocker des embeddings et alimenter des systèmes RAG.
Quels sont les concepts liés à Base de données vectorielle ?
Les concepts liés à Base de données vectorielle incluent : Embedding, Génération augmentée par récupération, Traitement du langage naturel, Grand modèle de langage. Retrouvez chaque définition dans le glossaire IA de Brief IA.
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