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Base de données vectorielle
Vector Database
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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.
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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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