Les meilleures solutions de base de données IA pour 2026

Pour passer l'IA en production, vous avez besoin de plus que d'une simple base de données vectorielle. Vos pipelines RAG nécessitent des connaissances d'entreprise complexes, tandis que vos agents IA doivent accéder à des données opérationnelles en temps réel et les maintenir à jour pour fonctionner. Le défi ici est clair : vous devez combler le fossé entre une recherche IA précise et les bases de données transactionnelles traditionnelles.

La meilleure base de données IA dépend de la façon dont vous rassemblez ces capacités. Vous pouvez étendre une base de données Postgres existante avec des systèmes spécialisés ou consolider ces charges de travail au sein d'une plateforme de données unifiée. Cependant, chaque approche implique des compromis en matière de fraîcheur des données et de performances à mesure que les applications passent en production.

Ce guide compare 10 solutions de bases de données IA sur la base des fonctionnalités de recherche et d'extraction, de la mise à l'échelle serverless, de la compatibilité avec Postgres, de la forte concurrence et des performances à faible latence. Nous examinerons comment chaque option se comporte par rapport à ces critères et où elle s'intègre en fonction de votre stack existante et de votre charge de travail IA en production.

TL;DR

• La meilleure base de données IA dépend de votre stack de données actuelle et de votre charge de travail. Les critères clés incluent les capacités de recherche, la compatibilité avec Postgres, la mise à l'échelle serverless, la concurrence et la latence.
• Les équipes utilisant déjà PostgreSQL peuvent s'appuyer sur pgvector pour ajouter la recherche vectorielle sans introduire de base de données séparée. Pour les charges de travail axées sur l'extraction vectorielle à grande échelle, des bases de données dédiées telles que Pinecone, Qdrant, Milvus et Weaviate offrent des fonctionnalités de recherche conçues à cet effet.
• MongoDB Atlas Vector Search et Redis Vector constituent d'excellentes options lorsque l'extraction vectorielle doit rester proche des données applicatives déjà stockées dans ces écosystèmes.
• Si vous avez besoin d'un système Postgres transactionnel et d'une recherche IA aux côtés de l'analyse, de l'ingénierie des données et du machine learning, Lakebase réunit ces charges de travail au sein de la plateforme Databricks.

Qu'est-ce qu'une solution de base de données IA ?

Une base de données IA est une base de données conçue pour stocker, extraire et servir les données utilisées par les applications d'IA. Cela peut inclure des embeddings vectoriels pour la recherche sémantique, du contenu non structuré extrait par des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG), ainsi que des données opérationnelles que les agents IA lisent et mettent à jour lors de l'exécution de leurs tâches.

Les bases de données IA étendent les capacités des bases de données traditionnelles avec des fonctionnalités conçues pour les schémas d'extraction d'IA, comme la recherche vectorielle, la recherche plein texte et la recherche hybride. Selon l'architecture, elles peuvent se spécialiser dans l'extraction vectorielle haute performance ou combiner la recherche IA avec des données relationnelles et des opérations transactionnelles. Cela permet aux applications d'extraire le contexte pertinent tout en maintenant ces données à proximité des systèmes où elles sont stockées et mises à jour.

Catégories de solutions de bases de données IA

Les solutions présentées dans ce guide se divisent généralement en deux catégories selon leur mode de stockage et d'extraction des données :

• Bases de données vectorielles : Ces bases de données sont conçues sur mesure pour stocker, indexer et rechercher des embeddings vectoriels à grande échelle. Les solutions telles que Pinecone, Milvus, Weaviate et Qdrant sont principalement conçues pour la recherche de similarité et la recherche sémantique, ce qui les rend particulièrement adaptées aux charges de travail à forte intensité d'extraction telles que les systèmes RAG et de recommandation.
• Bases de données relationnelles avec fonctionnalités de recherche IA : Ces solutions ajoutent des capacités de recherche vectorielle et d'autres fonctionnalités de recherche IA aux systèmes de bases de données relationnelles. PostgreSQL avec pgvector et Lakebase Postgres, par exemple, vous permettent d'associer l'extraction IA à des données structurées et à des opérations transactionnelles au lieu de gérer une base de données vectorielle distincte.

Ce guide compare les deux approches afin de vous aider à déterminer quand l'utilisation d'une base de données vectorielle spécialisée est pertinente et quand le maintien des données IA et opérationnelles au sein d'une base de données relationnelle constitue le meilleur choix.

Comment nous avons évalué ces solutions de bases de données IA

Les seules performances de la recherche vectorielle ne suffisent pas à déterminer si une base de données fonctionnera correctement en production. Vous devez également prendre en compte la manière dont elle s'adapte, s'intègre à votre stack de données existante, gère les charges de travail simultanées et s'insère dans votre architecture de données globale. Nous avons évalué chaque solution selon les critères suivants :

• Capacités de recherche : Nous avons examiné les méthodes d'extraction prises en charge par chaque base de données, notamment la recherche vectorielle, la recherche plein texte et la recherche hybride. Cela est important lorsque votre application doit combiner similarité sémantique et recherche par mots-clés ou structurée.
• Serverless : Une base de données serverless élimine la nécessité de provisionner et de gérer l'infrastructure de base de données. Cela peut réduire la charge opérationnelle et faciliter la création et l'exécution de bases de données pour les applications d'IA sans gérer les serveurs sous-jacents.
• Élasticité : Nous avons évalué la capacité de chaque solution à faire évoluer les ressources de calcul en fonction de la demande, y compris sa capacité à réduire l'échelle lorsque l'activité diminue. L'élasticité est particulièrement utile pour les charges de travail d'IA présentant un trafic imprévisible ou une activité d'agent variable.
• Compatibilité avec Postgres : Nous avons examiné si chaque solution prend en charge PostgreSQL et son écosystème d'outils SQL, de pilotes, d'ORM et de flux de travail opérationnels. Pour les équipes qui utilisent déjà Postgres, la compatibilité permet de réduire les efforts de migration et d'éviter l'introduction d'une toute nouvelle couche de données.
• Forte concurrence : En production, les applications d'IA peuvent compter de nombreux utilisateurs, agents et services accédant simultanément aux données. Nous avons évalué la manière dont chaque solution gère les lectures et écritures simultanées à mesure que les charges de travail augmentent.
• Faible latence : Nous avons évalué la rapidité avec laquelle chaque solution renvoie des résultats pour les charges de travail sensibles à la latence. Cela est particulièrement important lorsque plusieurs appels à la base de données ou d'extraction se produisent au sein d'une même boucle d'exécution d'un agent.
• Gouvernance unifiée : Nous avons examiné la façon dont chaque solution gère l'accès et la gouvernance à mesure que les applications d'IA utilisent des données sur plusieurs systèmes. Une gouvernance centralisée permet de réduire la nécessité de maintenir des autorisations et des politiques distinctes pour chaque base de données spécialisée ajoutée à l'architecture.
• Intégration analytique : Nous avons évalué la facilité avec laquelle les données opérationnelles et applicatives d'IA peuvent se connecter aux systèmes d'analyse à des fins d'enrichissement et d'analyse en aval. Une intégration plus étroite réduit les déplacements de données et rend les données applicatives actuelles plus facilement accessibles pour les flux de travail d'analyse et d'IA.

Ensemble, ces critères offrent une vision globale de l'adéquation de chaque base de données avec un environnement de production, au-delà des seules performances de la recherche vectorielle.

Comparatif des solutions de bases de données IA

Dans le tableau ci-dessous, nous présentons une comparaison côte à côte de chaque solution par rapport aux critères clés de production identifiés ci-dessus :

Databricks Lakebase

Databricks Lakebase est une base de données Postgres serverless conçue pour les applications opérationnelles et d'IA sur la plateforme Databricks Data Intelligence Platform. Elle rapproche les données transactionnelles des charges de travail d'analyse et d'IA, réduisant ainsi le besoin de maintenir des systèmes séparés et des pipelines de synchronisation entre les données opérationnelles et analytiques.

Cas d'utilisation idéal : Lakebase convient parfaitement aux équipes qui ont besoin de Postgres transactionnel aux côtés de la recherche IA, de l'analyse et du machine learning. Il est particulièrement utile lorsque des agents doivent récupérer du contexte et lire ou mettre à jour continuellement des données opérationnelles au sein d'un même environnement de données élargi.

Fonctionnalités clés

• Architecture serverless et élastique : Lakebase élimine le besoin de provisionner une infrastructure de base de données et sépare le calcul du stockage. Le calcul peut s'adapter à la demande, ce qui le rend adapté aux applications présentant un trafic variable ou imprévisible.
• Compatibilité Postgres : Lakebase prend en charge la syntaxe, les pilotes, les ORM et les outils PostgreSQL familiers, ce qui vous permet de créer des applications d'IA sans adopter une nouvelle interface de base de données.
• Recherche IA : Lakebase prend en charge la recherche vectorielle, plein texte et hybride aux côtés des requêtes relationnelles. Ses capacités de recherche vectorielle sont compatibles avec pgvector, ce qui permet d'associer la recherche sémantique à des données d'application structurées et transactionnelles.
• Intégration et gouvernance Databricks : Lakebase connecte les données opérationnelles à l'environnement Databricks global, permettant aux données d'application d'intégrer les flux de travail d'analyse et d'IA tout en bénéficiant des fonctionnalités de gouvernance de Databricks.
• Performances d'écriture : Lakebase offre un débit d'écriture jusqu'à 5 fois supérieur, une latence p99 en lecture 2 fois plus faible et 94 % de trafic Write-Ahead Log (WAL) en moins par rapport à l'ancienne architecture de Lakebase. Sa couche de calcul sans état diffuse les enregistrements WAL vers un stockage distribué, ce qui convient aux applications dans lesquelles les agents et les utilisateurs mettent fréquemment à jour l'état opérationnel.
• Concurrence élevée et faible latence : Lakebase sépare le calcul du stockage afin que les ressources de calcul puissent répondre à la demande. Cette architecture est conçue pour les charges de travail transactionnelles concurrentes et l'accès à faible latence requis par les applications en production.

Inconvénients

• Les avantages d'intégration les plus importants de Lakebase s'appliquent aux équipes qui utilisent déjà l'écosystème Databricks.
• Les bases de données vectorielles dédiées peuvent constituer un choix plus simple pour les charges de travail axées exclusivement sur l'extraction vectorielle à grande échelle.

Pinecone

Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée, conçue pour stocker, indexer et extraire des embeddings vectoriels à grande échelle. Elle est pensée pour les charges de travail d'extraction par IA telles que la recherche sémantique et la RAG, avec une infrastructure serverless qui élimine le besoin de provisionner ou de gérer des clusters de bases de données.

Cas d'utilisation idéal : Pinecone convient parfaitement aux équipes qui ont besoin d'une base de données vectorielle gérée et sur mesure pour la recherche sémantique et la RAG à grande échelle.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle et hybride : Pinecone prend en charge la recherche par vecteurs denses ainsi que l'extraction hybride combinant recherche sémantique et lexicale. Le filtrage par métadonnées permet d'affiner davantage les résultats à l'aide d'attributs associés aux enregistrements stockés.
• Architecture serverless et élastique : Pinecone gère l'infrastructure sous-jacente et sépare le stockage de l'exécution des requêtes. Les ressources s'adaptent à la demande, ce qui la rend adaptée aux applications présentant des charges de travail d'extraction variables.
• Concurrence élevée et faible latence : Pinecone est conçu pour l'extraction vectorielle à haut débit et propose des options pour faire évoluer la capacité de lecture pour les charges de travail nécessitant des performances plus prévisibles.

Inconvénients

• Les données d'application relationnelles et transactionnelles nécessitent généralement une base de données séparée.
• Ne propose pas de compatibilité avec PostgreSQL et ne permet pas aux équipes de réutiliser leurs flux de travail SQL existants.
• L'introduction d'une base de données vectorielle séparée peut nécessiter une synchronisation des données, une gouvernance et une intégration supplémentaires avec les systèmes d'analyse.

Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielle open source conçue pour la recherche sémantique et hybride. Elle stocke des objets aux côtés de leurs embeddings vectoriels et prend en charge le filtrage par métadonnées, ce qui permet aux applications d'associer l'extraction sémantique à des conditions structurées. Les équipes peuvent utiliser Weaviate en tant que service cloud géré ou le déployer au sein de leur propre infrastructure.

Cas d'utilisation idéal : Weaviate convient particulièrement aux équipes qui développent des applications de RAG, de recherche sémantique et d'extraction de connaissances nécessitant des capacités de recherche flexibles et le choix entre un déploiement géré ou auto-hébergé.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle et hybride : Weaviate associe la recherche vectorielle à la recherche par mots-clés BM25 et prend en charge le filtrage par métadonnées, ce qui permet aux applications d'équilibrer la similarité sémantique et l'extraction par termes exacts.
• Déploiement géré et auto-hébergé : Weaviate Cloud propose une option de déploiement géré, tandis que les déploiements open source offrent aux équipes un contrôle accru sur leur infrastructure et leur configuration.
• Concurrence élevée et faible latence : Weaviate prend en charge les charges de travail vectorielles distribuées via la mise à l'échelle horizontale et le sharding. Les performances d'extraction dépendent de facteurs tels que la taille du jeu de données, la configuration des index, l'infrastructure et la complexité des requêtes.
• Vectorisation intégrée : Weaviate peut se connecter aux fournisseurs d'embeddings pour générer des représentations vectorielles lors de l'ingestion de données, ce qui réduit la nécessité de maintenir un pipeline de vectorisation séparé.

Inconvénients

• Ne propose pas de compatibilité avec PostgreSQL ; les flux de travail et outils PostgreSQL existants ne sont donc pas transposables directement.
• Les déploiements auto-hébergés peuvent engager des responsabilités opérationnelles et d'infrastructure supplémentaires.
• Les applications nécessitant des requêtes relationnelles complexes ou des charges de travail transactionnelles peuvent toujours nécessiter une base de données opérationnelle séparée.
• L'utilisation de Weaviate aux côtés de bases de données opérationnelles et analytiques peut introduire des exigences supplémentaires en matière de synchronisation des données, de gouvernance et d'intégration.

PostgreSQL + pgvector

pgvector est une extension PostgreSQL open source qui ajoute la recherche de similarité vectorielle à Postgres. Elle vous permet de stocker et d'interroger des embeddings vectoriels aux côtés des données relationnelles et transactionnelles existantes en utilisant la même base de données et les mêmes flux de travail SQL.

Cas d'utilisation idéal : PostgreSQL + pgvector convient particulièrement aux équipes qui utilisent déjà Postgres et souhaitent ajouter la recherche sémantique ou la RAG sans introduire de base de données vectorielle séparée.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle : pgvector prend en charge la recherche des plus proches voisins exacte et approximative, notamment les index HNSW et IVFFlat. Les requêtes vectorielles peuvent également être combinées avec le filtrage PostgreSQL et d'autres opérations SQL.
• Natif Postgres : Puisque pgvector fonctionne comme une extension PostgreSQL, vous pouvez continuer à utiliser le langage SQL, les transactions, les pilotes, les ORM et les autres outils PostgreSQL que vous connaissez déjà, tout en ajoutant la recherche vectorielle.
• Flexibilité de déploiement : PostgreSQL + pgvector peut s'exécuter partout où votre environnement PostgreSQL prend en charge l'extension. Les capacités de mise à l'échelle serverless et élastique dépendent du fournisseur de base de données et du modèle de déploiement que vous choisissez.
• Données relationnelles et vectorielles : Les embeddings peuvent résider aux côtés des données d'application dans PostgreSQL, ce qui permet d'associer la recherche sémantique à des requêtes structurées et à des opérations transactionnelles.

Inconvénients

• La recherche vectorielle et les charges de travail transactionnelles partagent les ressources de la base de données, ce qui peut créer des conflits de ressources à mesure que l'une ou l'autre charge augmente.
• La mise à l'échelle de charges de travail vectorielles volumineuses peut nécessiter une indexation, un partitionnement et une optimisation de l'infrastructure supplémentaires.
• La mise à l'échelle serverless, l'élasticité, la gouvernance et l'intégration de l'analyse dépendent en grande partie de la plateforme PostgreSQL et de l'infrastructure environnante, plutôt que de pgvector lui-même.

Milvus

Milvus est une base de données vectorielle open-source conçue pour la recherche de similitude à grande échelle. Son architecture distribuée sépare les composants de stockage, de requête, d'indexation et de traitement des données, ce qui permet aux équipes de faire évoluer indépendamment les différentes parties d'une charge de travail de recherche vectorielle.

Cas d'usage idéal : Milvus convient parfaitement aux équipes qui exécutent des recherches vectorielles à grande échelle ou des charges de travail RAG nécessitant une mise à l'échelle distribuée et un contrôle accru sur leur déploiement.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle à grande échelle : Milvus est spécialement conçu pour la recherche de similitude sur de grands ensembles d'embeddings vectoriels et prend en charge plusieurs stratégies d'indexation des plus proches voisins approximatifs pour répondre à différentes exigences de performance et de ressources.
• Architecture distribuée : Les services de requête, d'indexation, de stockage et de données peuvent évoluer indépendamment, permettant aux équipes d'allouer les ressources en fonction des exigences de leur charge de travail de recherche.
• Déploiement géré et hébergé par vos soins : Milvus peut être déployé au sein de votre propre infrastructure, tandis que Zilliz Cloud propose des options gérées et serverless pour les équipes qui ne souhaitent pas gérer elles-mêmes les clusters sous-jacents.
• Concurrence élevée et faible latence : Son architecture distribuée est conçue pour prendre en charge une recherche vectorielle à haut débit sur des charges de travail concurrentes. La latence réelle dépend de facteurs tels que le type d'index, la taille du jeu de données, le matériel, le filtrage et la configuration du déploiement.
• Accélération par GPU : Milvus prend en charge l'indexation et la recherche accélérées par GPU, offrant aux équipes une option supplémentaire pour améliorer les performances sur les charges de travail vectorielles exigeantes en calcul.

Inconvénients

• Les déploiements distribués auto-hébergés peuvent introduire une complexité opérationnelle et d'infrastructure significative.
• Milvus utilise sa propre architecture et ses propres API plutôt que PostgreSQL, de sorte que les workflows et outils Postgres existants ne se transfèrent pas directement.
• Les applications nécessitant également des transactions relationnelles peuvent avoir besoin d'une base de données opérationnelle séparée.
• L'exécution de Milvus aux côtés de systèmes opérationnels et analytiques peut ajouter des exigences supplémentaires en matière de synchronisation des données, de gouvernance et d'intégration.

Qdrant

Qdrant est une base de données vectorielle open-source écrite en Rust et conçue pour la recherche de similitude vectorielle avec filtrage des métadonnées structurées. Elle prend en charge la recherche sémantique et hybride pour les applications d'IA et peut être déployée via Qdrant Cloud ou au sein de votre propre infrastructure.

Cas d'usage idéal : Qdrant convient particulièrement aux équipes créant des applications de RAG et de recherche sémantique qui ont besoin d'une recherche vectorielle flexible, d'un filtrage avancé des métadonnées et du choix entre un déploiement géré et hébergé par leurs soins.

Fonctionnalités clés

• Recherche et filtrage vectoriels : Qdrant associe la recherche de similitude vectorielle au filtrage des données de charge utile (payload) structurées, permettant aux applications d'affiner les résultats sémantiques à l'aide de métadonnées et d'autres conditions.
• Recherche hybride et multi-étapes : Qdrant prend en charge des stratégies de recherche qui combinent des vecteurs denses et épars, des requêtes multiples et des approches de reclassement (reranking). Cela offre aux équipes une grande flexibilité lors de la création de pipelines de recherche qui nécessitent plus qu'une simple similitude vectorielle de base.
• Déploiement géré et auto-hébergé : Qdrant Cloud offre une option gérée, tandis que les déploiements open-source permettent aux équipes de faire fonctionner la base de données au sein de leur propre infrastructure.
• Concurrence élevée et faible latence : Qdrant est conçu pour la recherche vectorielle à haut débit et prend en charge la mise à l'échelle distribuée via le sharding et la réplication. Les performances réelles dépendent de la taille du jeu de données, de la configuration de l'index, du filtrage, du matériel et de l'architecture de déploiement.
• Intégration basée sur des API : Qdrant fournit des interfaces REST et gRPC ainsi que des bibliothèques clientes pour intégrer la recherche vectorielle dans les applications d'IA.

Inconvénients

• Ne fournit pas de compatibilité PostgreSQL, ce qui signifie que les workflows SQL et les outils Postgres existants ne se transfèrent pas directement.
• Les applications nécessitant des transactions relationnelles auront généralement besoin d'une base de données opérationnelle séparée.
• Les déploiements distribués auto-hébergés nécessitent une gestion et une optimisation supplémentaires de l'infrastructure.

Redis Vector

Redis Vector ajoute la recherche vectorielle à Redis, ce qui permet aux applications de stocker et de récupérer des embeddings aux côtés de données opérationnelles fréquemment consultées. Il est conçu pour les charges de travail d'IA sensibles à la latence, où la recherche vectorielle doit s'effectuer à proximité de l'état de l'application, des données en cache ou d'autres données déjà stockées dans Redis.

Cas d'usage idéal : Redis Vector convient particulièrement aux équipes utilisant déjà Redis qui souhaitent ajouter des capacités de recherche sémantique, de RAG ou de recommandation sans introduire de stockage vectoriel distinct.

Fonctionnalités clés

• Recherche et filtrage vectoriels : Redis prend en charge la recherche de similitude vectorielle ainsi que le filtrage sur d'autres champs indexés, permettant aux applications de combiner la recherche sémantique avec des conditions structurées.
• Plusieurs index vectoriels : Redis prend en charge HNSW pour la recherche des plus proches voisins approximatifs et FLAT pour la recherche vectorielle exacte, offrant aux équipes différents compromis entre la vitesse de recherche, l'utilisation des ressources et le rappel.
• Déploiement géré et autogéré : Redis Cloud fournit une infrastructure gérée, mais Redis peut également être déployé et exploité dans votre propre environnement.
• Concurrence élevée et faible latence : Redis est conçu pour un accès aux données à haut débit et faible latence, rendant la recherche vectorielle adaptée aux applications où la recherche s'effectue dans des parcours de requêtes sensibles à la latence.
• Intégration des données opérationnelles : Les embeddings vectoriels peuvent résider aux côtés d'autres structures de données Redis, permettant à la recherche d'IA de rester proche de données d'application fréquemment modifiées.

Inconvénients

• Ne fournit pas de compatibilité PostgreSQL, de sorte que les équipes ne peuvent pas réutiliser directement l'interface SQL et les outils de PostgreSQL.
• Les applications nécessitant des requêtes relationnelles complexes ou des relations transactionnelles peuvent toujours avoir besoin d'une base de données opérationnelle séparée.
• Les équipes qui n'utilisent pas déjà Redis introduisent un autre modèle de données et système opérationnel dans leur architecture.
• L'utilisation de Redis aux côtés de systèmes transactionnels et analytiques séparés peut ajouter des exigences de synchronisation, de gouvernance et d'intégration.

Actian VectorAI DB

Actian VectorAI DB est une base de données conçue pour combiner des données relationnelles avec la recherche vectorielle et des analyses orientées IA. Contrairement aux bases de données vectorielles principalement axées sur la recherche dans le cloud, elle prend en charge le déploiement dans des environnements cloud, sur site, locaux et edge, permettant aux applications d'effectuer des recherches vectorielles au plus près du lieu de génération de leurs données.

Cas d'usage idéal : Actian VectorAI DB est particulièrement adaptée aux applications qui nécessitent une recherche vectorielle aux côtés de données d'entreprise structurées, notamment lorsque la flexibilité de déploiement est importante. Sa prise en charge des environnements locaux et edge la rend également pertinente pour les applications industrielles, de fabrication et autres qui doivent effectuer une recherche IA au plus près des appareils ou des sources de données.

Fonctionnalités clés

• Recherche relationnelle et vectorielle : Actian VectorAI DB prend en charge les requêtes relationnelles et la recherche de similitude vectorielle au sein de la même base de données, permettant aux applications de travailler avec des données structurées et des embeddings sans maintenir de stocks distincts pour chacun.
• Déploiement flexible : la base de données peut s'exécuter dans des environnements cloud, sur site, locaux et edge, ce qui donne aux équipes un meilleur contrôle sur l'emplacement d'exécution des charges de travail de données et de recherche IA.
• Support de l'edge : son modèle de déploiement étend la recherche vectorielle aux environnements embarqués et contraints en ressources, ce qui la rend adaptée aux applications qui ne peuvent pas s'appuyer exclusivement sur une infrastructure cloud centralisée.
• Indexation vectorielle : Actian VectorAI DB prend en charge la recherche des plus proches voisins approximatifs et des techniques d'indexation telles que HNSW pour la recherche de similitude.
• Interface SQL : la base de données fournit un accès basé sur SQL aux données relationnelles et vectorielles, bien qu'elle n'offre pas la compatibilité PostgreSQL.

Inconvénients

• N'offre pas la compatibilité PostgreSQL ; les outils, ORM, extensions et flux de travail Postgres existants peuvent donc nécessiter des modifications.
• Possède un écosystème plus restreint et moins d'expérience sur les charges de travail de bases de données vectorielles que des options plus établies dans ce comparatif.
• Les équipes recherchant principalement un service vectoriel cloud géré peuvent trouver des plateformes spécialisées plus simples pour ce cas d'usage.

MongoDB Atlas Vector Search

MongoDB Atlas Vector Search ajoute la recherche vectorielle à MongoDB Atlas, permettant aux applications de stocker des embeddings aux côtés des données de documents existantes. Cela permet aux équipes d'ajouter une recherche sémantique et hybride aux applications déjà intégrées à MongoDB sans introduire de base de données vectorielle distincte.

Cas d'usage idéal : MongoDB Atlas Vector Search est idéalement adaptée aux équipes qui utilisent déjà MongoDB Atlas et souhaitent ajouter des capacités de recherche sémantique, de RAG ou de recommandation tout en conservant les embeddings et les données d'application dans la même base de données.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle et hybride : Atlas Vector Search prend en charge la recherche sémantique et peut combiner la recherche vectorielle avec d'autres fonctionnalités de recherche et de filtrage, permettant aux applications de récupérer des résultats en utilisant à la fois le sens et les données de documents structurées.
• Infrastructure gérée : comme Vector Search est intégrée à MongoDB Atlas, les équipes peuvent utiliser une infrastructure de base de données gérée plutôt que de déployer et de gérer un système de recherche vectorielle séparé.
• Stockage natif sous forme de documents : les embeddings peuvent être stockés aux côtés des données applicatives et des métadonnées dans des documents MongoDB, conservant ainsi les informations utilisées pour la recherche à proximité de leurs données sources.
• Concurrence élevée et faible latence : Atlas est conçue pour les charges de travail d'applications en production et peut évoluer sur des déploiements distribués. Les performances de recherche vectorielle dépendent de facteurs tels que la taille du jeu de données, la configuration de l'index, le filtrage, la charge de travail et la configuration du déploiement.
• Intégration de MongoDB : les équipes utilisant déjà MongoDB peuvent ajouter la recherche vectorielle sans adopter une architecture de base de données distincte ni maintenir un stock vectoriel supplémentaire.

Inconvénients

• Ses atouts architecturaux les plus forts s'appliquent aux équipes utilisant déjà MongoDB Atlas.
• N'assure pas la compatibilité PostgreSQL ; les outils et flux de travail SQL de PostgreSQL ne se transfèrent donc pas directement.
• Les équipes qui ont uniquement besoin d'une recherche vectorielle spécialisée préféreront peut-être une base de données vectorielle sur mesure offrant une plus grande flexibilité spécifique à la recherche.
• Les entreprises utilisant des plateformes d'analyse ou de gouvernance distinctes peuvent toujours nécessiter une intégration supplémentaire entre MongoDB et ces systèmes.

Chroma

Chroma est une base de données open-source conçue pour stocker et extraire des données utilisées par les applications d'IA. Elle prend en charge la recherche vectorielle, plein texte et sur métadonnées, et s'articule autour d'une interface simple pour les développeurs afin de créer des applications de recherche sémantique et de RAG. Les équipes peuvent exécuter Chroma localement ou utiliser Chroma Cloud pour une infrastructure gérée.

Cas d'usage idéal : Chroma convient parfaitement aux développeurs et aux équipes qui souhaitent ajouter simplement la recherche vectorielle à leurs applications d'IA sans gérer une base de données vectorielle distribuée plus complexe. Elle est particulièrement utile pour la recherche sémantique et les applications RAG où la facilité de développement et d'intégration sont prioritaires.

Fonctionnalités clés

• Recherche vectorielle, plein texte et sur métadonnées : Chroma prend en charge plusieurs méthodes de recherche au sein du même système, ce qui permet aux applications de combiner la similitude sémantique avec la recherche par mots-clés et le filtrage par métadonnées.
• Déploiement géré et local : Chroma Cloud fournit une infrastructure gérée, tandis que Chroma peut également s'exécuter localement pour le développement ou être déployée dans votre propre environnement.
• API axée sur les développeurs : Chroma fournit une interface accessible pour stocker des embeddings, joindre des métadonnées et interroger des données d'application d'IA sans obliger les développeurs à gérer une infrastructure vectorielle de bas niveau.
• Intégrations de frameworks IA : Chroma s'intègre aux frameworks de développement IA populaires tels que LangChain et LlamaIndex, facilitant l'incorporation de la recherche dans les flux de travail RAG existants.
• Recherche en production : Chroma prend en charge les applications d'IA en production, mais les équipes ayant des exigences strictes en matière de concurrence, d'échelle ou de latence doivent la tester par rapport à leurs charges de travail et configurations de déploiement spécifiques.

Inconvénients

• Ne fournit pas de compatibilité PostgreSQL ; les flux de travail et outils PostgreSQL existants ne se transfèrent donc pas directement.
• Les applications nécessitant des transactions relationnelles auront généralement besoin d'une base de données opérationnelle distincte.
• Les équipes ayant des besoins très spécifiques en matière de mise à l'échelle distribuée ou de performances préféreront peut-être des bases de données vectorielles qui offrent un contrôle plus fin de l'infrastructure et de l'indexation.
• L'utilisation de Chroma aux côtés de bases de données opérationnelles et analytiques peut introduire des exigences supplémentaires de synchronisation, de gouvernance et d'intégration.

Comment choisir la bonne solution de base de données IA

La bonne base de données IA dépend du rôle qu'elle doit jouer dans votre application et votre architecture de données existante. Utilisez les questions suivantes pour affiner vos options.

1. De quel type de recherche votre application a-t-elle besoin ?

Commencez par les modèles de recherche réellement utilisés par votre application. Si la charge de travail est principalement axée sur la recherche de similitude sémantique sur des embeddings, une base de données vectorielle dédiée telle que Pinecone, Qdrant, Milvus ou Weaviate peut être un choix naturel.

Si votre application a également besoin d'une recherche par mots-clés, d'un filtrage par métadonnées, de requêtes relationnelles ou d'opérations transactionnelles, évaluez le nombre de systèmes distincts nécessaires pour prendre en charge ces modèles. Des solutions telles que PostgreSQL + pgvector et Lakebase permettent à la recherche vectorielle de fonctionner aux côtés de données relationnelles, tandis que d'autres bases de données offrent différentes combinaisons de recherche vectorielle, plein texte et hybride.

2. Avez-vous besoin de la compatibilité avec Postgres ?

Si votre application s'exécute déjà sur PostgreSQL, pgvector offre un moyen simple d'ajouter la recherche vectorielle tout en conservant vos requêtes SQL, pilotes, ORM et flux de travail opérationnels existants.

Lakebase est une option plus adaptée lorsque vous avez besoin de Postgres serverless pour des charges de travail d'IA opérationnelle aux côtés de l'environnement Databricks global.

3. Dans quelle mesure votre charge de travail fluctue-t-elle ?

Prenez en compte à la fois votre trafic habituel et la façon dont la demande évolue au fil du temps. Les applications avec un trafic imprévisible, une activité d'agent intermittente ou des pics d'utilisation soudains peuvent bénéficier d'une infrastructure qui s'adapte automatiquement plutôt que de devoir dimensionner la capacité pour la demande maximale.

4. Quelles sont vos exigences en matière de concourance et de latence ?

Réfléchissez au nombre d'utilisateurs, d'agents, de services et de processus en arrière-plan susceptibles d'accéder simultanément à la base de données, ainsi qu'à la latence que chaque opération de base de données peut ajouter à l'application.

Ces exigences sont d'autant plus importantes pour les applications agentiques qu'une seule exécution peut impliquer plusieurs recherches, lectures et écritures. Plutôt que de vous fier au chiffre de latence théorique d'une base de données, évaluez les performances sur une charge de travail similaire à la vôtre, y compris la taille du jeu de données, la configuration des index, le filtrage, les opérations simultanées et les profils de lecture/écriture.

5. Où vos données opérationnelles doivent-elles aller ensuite ?

Les données d'une application d'IA restent rarement isolées au sein de la base de données de service. Les interactions avec les agents, l'état de l'application, les résultats de recherche et d'autres données opérationnelles peuvent à terme être utilisés pour l'analyse, le développement de modèles, le suivi ou l'enrichissement de données.

Évaluez la facilité avec laquelle chaque base de données se connecte à ces systèmes en aval. L'ajout d'une base de données vectorielle spécialisée peut s'avérer utile lorsque la recherche est la priorité, mais cela peut aussi introduire un pipeline de données supplémentaire si la même information doit circuler entre les systèmes opérationnels, de recherche et d'analyse.

6. Comment allez-vous gouverner les données à travers l'architecture ?

Chaque base de données supplémentaire peut introduire son propre ensemble d'autorisations, stratégies d'accès, identifiants et flux de travail de gouvernance. Demandez-vous si vous pouvez gérer la gouvernance aux côtés du reste de votre environnement de données, ou si l'adoption d'une base de données spécialisée crée un périmètre de sécurité et un périmètre de gouvernance supplémentaires.

En résumé

Le choix d'une base de données IA dépend de votre architecture. Les bases de données vectorielles dédiées telles que Pinecone, Weaviate, Milvus et Qdrant sont très bien adaptées à la recherche vectorielle à grande échelle, tandis que pgvector est une option simple pour ajouter la recherche vectorielle à une base de données PostgreSQL existante.

Pour les applications qui nécessitent également Postgres transactionnel, une infrastructure élastique, la recherche par IA et l'intégration de l'analyse, le maintien de systèmes distincts peut ajouter une charge de travail de synchronisation et de gouvernance. Databricks Lakebase rassemble ces charges de travail, ce qui en fait un choix solide pour les équipes qui créent des applications d'IA en production sur Databricks.

Foire aux questions

Quelle est la meilleure base de données IA ?

La meilleure base de données IA dépend de votre charge de travail et de votre stack de données existante. Les bases de données vectorielles dédiées telles que Pinecone, Qdrant, Milvus et Weaviate sont d'excellentes options lorsque la recherche vectorielle spécialisée est le besoin principal. PostgreSQL avec pgvector convient parfaitement aux équipes souhaitant ajouter la recherche vectorielle à une base de données Postgres existante. Pour les équipes utilisant Databricks qui nécessitent Postgres transactionnel ainsi que la recherche par IA, l'analyse et des données d'entreprise gouvernées, Lakebase offre une option mieux intégrée.

Quelles sont les bases de données IA les plus populaires ?

Les options de bases de données IA populaires incluent des bases de données vectorielles dédiées telles que Pinecone, Qdrant, Milvus, Weaviate et Chroma, ainsi que des bases de données réputées qui ont ajouté des fonctionnalités de recherche vectorielle, notamment PostgreSQL avec pgvector, MongoDB Atlas Vector Search et Redis Vector. Databricks Lakebase propose une autre approche en combinant Postgres serverless avec des fonctionnalités de recherche et une intégration avec la plateforme Databricks globale.

Le bon choix dépend moins de la popularité que de vos besoins en matière de recherche vectorielle spécialisée, de transactions relationnelles, de compatibilité avec un écosystème de bases de données existant ou d'une intégration plus étroite avec les charges de travail d'analyse et d'IA.

L'IA peut-elle gérer une base de données ?

L'IA peut aider dans les tâches d'administration de bases de données telles que l'optimisation des requêtes, l'analyse des performances, la détection d'anomalies, la planification de la capacité et le dépannage. Certaines plateformes de bases de données gérées automatisent également des tâches d'infrastructure comme la mise à l'échelle, les sauvegardes, la maintenance et la gestion des ressources.

Cependant, ces fonctionnalités varient selon les plateformes et ne doivent pas être confondues avec une base de données gérant de manière autonome chaque aspect des opérations de production. Les équipes ont toujours besoin d'un suivi approprié, de contrôles d'accès, de pratiques de fiabilité et de supervision pour les systèmes de production.

Que faut-il rechercher dans une base de données IA ?

Évaluez la manière dont la base de données répond aux modèles de recherche et aux exigences opérationnelles de votre application. Les facteurs importants incluent les capacités de recherche vectorielle, textuelle et hybride ; l'infrastructure serverless et l'élasticité ; la compatibilité avec votre stack de bases de données existante ; les exigences de concourance et de latence ; la gouvernance ; et l'intégration avec les systèmes d'analyse et d'IA.

Pour les applications qui maintiennent également un état opérationnel, évaluez si le fait de regrouper les données transactionnelles et la recherche par IA permettrait de réduire la synchronisation et l'infrastructure requises par une base de données vectorielle séparée.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original