Base de connaissances vectorielle
iaDéfinition
Une base de connaissances vectorielle est un systeme de stockage et d'indexation ou les documents, ou leurs fragments, sont convertis en vecteurs numeriques par un modele d'embedding, puis organises dans une structure permettant une recherche par similarite semantique plutot que par correspondance exacte de mots-cles. Des solutions comme Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus ou l'extension pgvector de PostgreSQL implementent des index specialises, notamment de type HNSW, pour retrouver rapidement les vecteurs les plus proches d'une requete parmi des millions voire des milliards d'entrees. Cette brique constitue le composant central de recuperation dans une architecture RAG: elle permet au systeme de retrouver les passages de documentation, contrats ou tickets les plus pertinents pour enrichir le contexte fourni a un modele de langage avant generation de la reponse. Au-dela de la performance de recherche, une base de connaissances vectorielle en entreprise doit gerer des exigences de gouvernance: cloisonnement des donnees par client ou par service, gestion fine des droits d'acces au moment de la requete, tracabilite des sources restituees, et conformite au RGPD lorsque des donnees personnelles sont indexees. Le choix d'une solution auto-hebergee versus managee dans le cloud est souvent dicte par ces contraintes de souverainete et de confidentialite des donnees.
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