Pinecone dépasse 10 milliards de vecteurs hébergés. pgvector s'impose dans les stacks PostgreSQL. Weaviate et Qdrant mènent l'open-source. Le choix de la base vectorielle est devenu une décision d'architecture critique.
10B+ vecteurs. Latence p99 <10ms. API simple. Serverless disponible. Idéal : RAG production à grande échelle, sans expertise infra.
GraphQL natif, modules vectoriseurs intégrés. Multi-tenancy avancé. Idéal : RAG multi-tenant, recherche hybride vectorielle + BM25.
Performance maximale. Filtres complexes sans dégradation. Payloads JSON riches. Idéal : haute performance on-premise, secteurs régulés.
Extension PostgreSQL native. Pas de nouveau système. ACID complet. Idéal : PostgreSQL déjà en prod, volumes <10M vecteurs.
Démarrage en 5 lignes de code. Idéal pour prototyper localement. Pas recommandé pour la production à grande échelle.
Vectoriel + full-text + sémantique en une requête. Intégration native Azure OpenAI. Idéal : stack Microsoft.
Découper en chunks (512-1024 tokens). Générer embeddings (text-embedding-3-large ou E5-large). Stocker vecteur + métadonnées.
Recherche vectorielle (cosinus) + BM25 (mots-clés). Fusion par Reciprocal Rank Fusion. Top-K chunks récupérés.
Cross-encoder (Cohere Rerank ou BAAI/bge-reranker) re-classe les chunks par pertinence exacte. Réduit les hallucinations de 35 %.
LLM génère la réponse basée uniquement sur les chunks récupérés. Citations sources incluses.
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