Base de données vectorielle
Magasin optimisé pour la recherche par similarité sur des vecteurs d'embedding : couche de récupération derrière de nombreux systèmes RAG.
Une base de données vectorielle indexe des embeddings haute dimension produits par un LLM ou un encodeur dédié à l’inférence. À partir d’un embedding de requête, elle renvoie les plus proches voisins (fragments, documents, images) par distance cosinus ou métriques voisines.
C’est l’épine dorsale de récupération de nombreux systèmes RAG : ingérer du texte, embedder, chercher à la requête, injecter les résultats dans le prompt. La qualité dépend du découpage, du modèle d’embedding et de la fraîcheur ; cela complète mais ne remplace pas l’entraînement ou l’affinage du générateur.