Comparaison des magasins de vecteurs pour RAG

Le choix du bon stockage vectoriel peut faire la différence entre le succès et l’échec de votre application RAG en termes de performance, de coût et d’évolutivité. Cette comparaison approfondie couvre les options les plus populaires en 2024-2025.

Qu’est-ce qu’un stockage vectoriel et pourquoi le RAG en a besoin

Un stockage vectoriel est une base de données spécialisée conçue pour stocker et interroger des vecteurs d’embedding à haute dimension. Dans les systèmes de génération augmentée par recherche (RAG), les stockages vectoriels servent de pilier de connaissance — ils permettent une recherche de similarité sémantique qui alimente la récupération de documents pertinents sur le plan contextuel.

Lorsque vous construisez un pipeline RAG, les documents sont convertis en embeddings (vecteurs numériques denses) par des modèles comme text-embedding-3-small d’OpenAI ou des alternatives open source comme BGE et E5. Pour une performance multilingue d’avant-garde, les modèles d’embedding et de reclassage de Qwen3 offrent une excellente intégration avec Ollama pour un déploiement local. Pour les applications multilingues et multimodales, les embeddings crois-modaux peuvent relier différents types de données (texte, images, audio) dans des espaces de représentation unifiés. Ces embeddings capturent le sens sémantique, vous permettant de trouver des documents par sens plutôt que par correspondance exacte de mots-clés.

Le stockage vectoriel gère :

• Le stockage de millions à des milliards de vecteurs
• L’indexation pour une recherche rapide de plus proches voisins approchés (ANN)
• Le filtrage par métadonnées pour restreindre la portée de la recherche
• Les opérations CRUD pour maintenir votre base de connaissance

Après avoir récupéré des documents pertinents, le reclassage avec des modèles d’embedding peut améliorer davantage la qualité de la récupération en recalculant les candidats à l’aide de mesures de similarité plus sophistiquées.

Tableau de comparaison rapide

Analyse détaillée des stockages vectoriels

Pinecone — Le leader géré

Pinecone est une base de données vectorielle gérée, spécifiquement conçue pour les applications d’apprentissage automatique.

from pinecone import Pinecone

pc = Pinecone(api_key="YOUR_API_KEY")
index = pc.Index("my-rag-index")

# Insérer des vecteurs
index.upsert(vectors=[
    {"id": "doc1", "values": embedding, "metadata": {"source": "wiki"}}
])

# Interroger avec filtrage de métadonnées
results = index.query(
    vector=query_embedding,
    top_k=5,
    filter={"source": {"$eq": "wiki"}}
)

Avantages :

• Aucune gestion d’infrastructure
• Documentation et support SDK excellents
• Tier serverless avec tarification par requête
• Latence de requête rapide (~50 ms P99)

Inconvénients :

• Uniquement en cloud (pas d’auto-hébergement)
• Les coûts augmentent avec l’utilisation
• Préoccupations liées à la dépendance au fournisseur

Meilleur pour : Les équipes prioritaires à la rapidité de déploiement et à la simplicité opérationnelle.

Chroma — La préférée des développeurs

Chroma se positionne comme la « base de données d’embedding open source native pour l’IA ». Elle est appréciée pour sa simplicité et son intégration fluide avec LangChain et LlamaIndex.

import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my-docs")

# Ajouter des documents avec embedding automatique
collection.add(
    documents=["Contenu du document ici", "Autre document"],
    metadatas=[{"source": "pdf"}, {"source": "web"}],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

# Interroger
results = collection.query(
    query_texts=["requête de recherche sémantique"],
    n_results=5
)

Avantages :

• API extrêmement simple
• Support intégré d’embedding
• Fonctionne en mode embarqué (en mémoire) ou client-serveur
• Intégration de premier plan avec LangChain/LlamaIndex

Inconvénients :

• Échelle limitée pour de très grands ensembles de données
• Moins de fonctionnalités d’entreprise
• La persistance peut être complexe en mode embarqué

Meilleur pour : Le prototypage, les projets de petite à moyenne taille et les équipes centrées sur Python.

Weaviate — Champion de la recherche hybride

Weaviate combine la recherche vectorielle avec la recherche par mots-clés (BM25) et propose une API GraphQL. C’est excellent pour les scénarios où la recherche hybride améliore la qualité de la récupération.

import weaviate

client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

# Créer un schéma avec un vectorizer
client.schema.create_class({
    "class": "Document",
    "vectorizer": "text2vec-openai",
    "properties": [{"name": "content", "dataType": ["text"]}]
})

# Recherche hybride (vector + mot-clé)
result = client.query.get("Document", ["content"]) \
    .with_hybrid(query="architecture RAG", alpha=0.5) \
    .with_limit(5) \
    .do()

Avantages :

• Recherche hybride native (paramètre alpha équilibre vector/mot-clé)
• Modules de vectorisation intégrés
• Langage de requête GraphQL
• Support de multi-tenants

Inconvénients :

• Complexité opérationnelle plus élevée
• Courbe d’apprentissage plus raide
• Ressources intensives

Meilleur pour : Les applications de production nécessitant une recherche hybride et des API GraphQL.

Milvus — Échelle d’entreprise

Milvus est conçu pour la recherche de similarité à l’échelle des milliards de vecteurs. C’est le choix idéal pour les déploiements d’entreprise nécessitant une grande échelle.

from pymilvus import connections, Collection, FieldSchema, CollectionSchema, DataType

connections.connect("default", host="localhost", port="19530")

# Définir le schéma
fields = [
    FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True),
    FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=1536)
]
schema = CollectionSchema(fields)
collection = Collection("documents", schema)

# Insérer et rechercher
collection.insert([[1, 2, 3], [embedding1, embedding2, embedding3]])
collection.search(
    data=[query_embedding],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "COSINE", "params": {"nprobe": 10}},
    limit=5
)

Avantages :

• Démontré à l’échelle des milliards de vecteurs
• Plusieurs types d’index (IVF, HNSW, DiskANN)
• Support d’accélération GPU
• Communauté d’entreprise active (Zilliz Cloud)

Inconvénients :

• Déploiement complexe (nécessite etcd, MinIO)
• Trop lourd pour de petits projets
• Surcharge opérationnelle plus élevée

Meilleur pour : Les déploiements à grande échelle d’entreprise et les équipes avec des capacités DevOps.

Qdrant — Performance et filtrage

Qdrant, écrit en Rust, offre une excellente performance et des capacités de filtrage de métadonnées riches. Il gagne en popularité pour les RAG en production.

from qdrant_client import QdrantClient
from qdrant_client.models import VectorParams, Distance, PointStruct

client = QdrantClient("localhost", port=6333)

# Créer une collection
client.create_collection(
    collection_name="documents",
    vectors_config=VectorParams(size=1536, distance=Distance.COSINE)
)

# Insérer avec charge utile riche
client.upsert(
    collection_name="documents",
    points=[
        PointStruct(id=1, vector=embedding, payload={"category": "tech", "date": "2024-01"})
    ]
)

# Rechercher avec filtrage complexe
client.search(
    collection_name="documents",
    query_vector=query_embedding,
    query_filter={"must": [{"key": "category", "match": {"value": "tech"}}]},
    limit=5
)

Avantages :

• Performance de requête excellente (Rust)
• Filtrage riche avec des conditions imbriquées
• Quantisation pour une efficacité mémoire
• Bon équilibre entre fonctionnalités et simplicité

Inconvénients :

• Écosystème plus petit que Pinecone/Weaviate
• L’offre cloud est plus récente

Meilleur pour : Les équipes nécessitant une performance élevée avec des exigences de filtrage complexes.

FAISS — Le cheval de bataille de la recherche

FAISS (Facebook AI Similarity Search) est une bibliothèque, pas une base de données. C’est la base sur laquelle beaucoup de bases de données vectorielles s’appuient.

import faiss
import numpy as np

# Créer un index
dimension = 1536
index = faiss.IndexFlatIP(dimension)  # Similarité par produit scalaire

# Ajouter des vecteurs
vectors = np.array(embeddings).astype('float32')
index.add(vectors)

# Rechercher
D, I = index.search(query_embedding.reshape(1, -1), k=5)

Avantages :

• Recherche en mémoire extrêmement rapide
• Plusieurs types d’index (Flat, IVF, HNSW, PQ)
• Support GPU
• Aucun surcoût réseau

Inconvénients :

• Aucune persistance (il faut sauvegarder/charger manuellement)
• Aucun filtrage de métadonnées
• Aucun CRUD (reconstruire l’index pour les mises à jour)
• Uniquement en mode mono-nœud

Meilleur pour : La recherche, le prototypage et les scénarios où les vecteurs tiennent en mémoire.

pgvector — Native PostgreSQL

pgvector ajoute une recherche de similarité vectorielle à PostgreSQL. Utilisez votre infrastructure PostgreSQL existante pour les vecteurs.

Puis-je utiliser une base de données traditionnelle comme PostgreSQL pour la recherche vectorielle ? Absolument — pgvector rend cela possible et pratique.

-- Activer l'extension
CREATE EXTENSION vector;

-- Créer une table avec une colonne vectorielle
CREATE TABLE documents (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    content TEXT,
    embedding vector(1536)
);

-- Créer un index HNSW
CREATE INDEX ON documents USING hnsw (embedding vector_cosine_ops);

-- Recherche de similarité
SELECT id, content, embedding <=> '[0.1, 0.2, ...]' AS distance
FROM documents
WHERE category = 'tech'
ORDER BY distance
LIMIT 5;

Avantages :

• Utiliser vos compétences/infrastructure PostgreSQL existantes
• Transactions ACID avec des vecteurs
• Combiner des requêtes relationnelles avec des recherches vectorielles
• Aucune nouvelle base de données à gérer

Inconvénients :

• Plafond de performance par rapport aux bases de données spécialisées
• Limité à l’écosystème PostgreSQL
• Construction d’index lente

Meilleur pour : Les équipes déjà sur PostgreSQL qui souhaitent des vecteurs sans nouvelle infrastructure.

Choisir le bon stockage vectoriel

Cadre de décision

Commencez par ces questions :

1. Quelle est votre échelle ?

   • < 100K vecteurs → Chroma, pgvector, FAISS
   • 100K - 10M vecteurs → Qdrant, Weaviate, Pinecone

   • 10M vecteurs → Milvus, Pinecone, Qdrant

2. Auto-hébergé ou géré ?

   • Géré → Pinecone, Zilliz (Milvus), Weaviate Cloud
   • Auto-hébergé → Qdrant, Milvus, Chroma, Weaviate

3. Avez-vous besoin de recherche hybride ?

   • Oui → Weaviate, Elasticsearch
   • Non → Toute option convient

4. Quelle est la complexité de filtrage ?

   • Simple → Chroma, Pinecone
   • Filtres imbriqués complexes → Qdrant, Weaviate

5. Quelle est la différence entre FAISS et les bases de données vectorielles dédiées ? Si vous avez besoin de persistance, de recherche distribuée ou de fonctionnalités de production — choisissez une base de données. FAISS est idéal pour les scénarios de recherche intégrés en recherche.

Modèles courants d’architecture RAG

Pour les systèmes de production, envisagez des variantes avancées de RAG comme LongRAG pour des contextes étendus, Self-RAG avec des capacités de réflexion auto, ou GraphRAG utilisant des graphes de connaissances pour des stratégies de récupération plus sophistiquées.

Modèle 1 : RAG simple avec Chroma

Documents → Embeddings → Chroma → LangChain → LLM

Meilleur pour les MVP et les outils internes.

Modèle 2 : RAG de production avec Qdrant

Documents → Embeddings → Qdrant (auto-hébergé)
                           ↓
                      FastAPI → LLM

Meilleur pour les déploiements de production économiques.

Modèle 3 : RAG d’entreprise avec Pinecone

Documents → Embeddings → Pinecone (géré)
                           ↓
                      Votre application → LLM

Meilleur pour les équipes prioritaires à la fiabilité par rapport au coût.

Lors de l’intégration des LLM dans votre pipeline RAG, les techniques de sortie structurée avec Ollama et Qwen3 peuvent aider à garantir des réponses cohérentes et parseables de votre modèle linguistique, facilitant l’extraction et le traitement des informations récupérées.

Benchmarks de performance

Les performances réelles varient selon les données, les requêtes et l’équipement. Observations générales :

Note : La latence de Pinecone inclut le surcoût réseau ; les autres sont locales.

Considérations de migration

Comment choisir entre Chroma et Weaviate pour votre projet RAG ? Considérez également votre parcours de migration :

• Chroma → Production : Exporter les embeddings, les réimporter dans Qdrant/Pinecone
• pgvector → Spécialisé : Utiliser COPY pour exporter, transformer et charger
• FAISS → Base de données : Sauvegarder l’index, charger les vecteurs dans la base de données cible

La plupart des cadres (LangChain, LlamaIndex) abstraient les bases de données vectorielles, facilitant la migration au niveau de l’application.

Comparaison des coûts

Options gérées (mensuelles, 1M vecteurs, 10K requêtes/jour) :

• Pinecone Serverless : ~50-100 $
• Pinecone Standard : ~70-150 $
• Weaviate Cloud : ~25-100 $
• Zilliz Cloud : ~50-200 $

Auto-hébergé (coût d’infrastructure) :

• Petite VM (4 Go de RAM) : 20-40 $/mois
• VM moyenne (16 Go de RAM) : 80-150 $/mois
• Cluster Kubernetes : 200 $+/mois

Liens utiles

• Documentation Pinecone
• GitHub Chroma
• Documentation Weaviate
• Documentation Milvus
• Documentation Qdrant
• Wiki FAISS
• GitHub pgvector
• Vector Stores de LangChain
• Guide des Vector Stores de LlamaIndex
• LLMs avec sortie structurée : Ollama, Qwen3 et Python ou Go
• RAG avancé : LongRAG, Self-RAG et GraphRAG expliqués
• Reclassage avec des modèles d’embedding
• Modèles d’embedding et de reclassage de Qwen3 sur Ollama : performance d’avant-garde
• Embeddings crois-modaux : relier les modalités de l’IA