Les 5 meilleurs moteurs de recherche de vecteurs open source : Un guide de comparaison exhaustif pour 2025

"La recherche vectorielle est devenue un élément crucial dans de nombreuses applications d'IA, permettant des requêtes basées sur la similarité efficaces que les bases de données ne peuvent pas gérer. Le défi réside dans la recherche des voisins les plus proches" d'un vecteur dans un ensemble de données massif, c'est là que les moteurs de recherche vectorielle entrent en jeu. La communauté open-source a développé plusieurs options de haute qualité, mais choisir la bonne option pour un cas d'utilisation spécifique, une expertise technique et des exigences d'équipe peut être difficile. La recherche vectorielle implique de convertir les données en vecteurs qui capturent la signification sémantique, et de mesurer la distance entre les vecteurs pour trouver des éléments similaires. Les moteurs de recherche traditionnels utilisent des index inversés et des correspondances de mots-clés exacts, tandis que la recherche vectorielle comprend la similarité sémantique plutôt que de nécessiter des correspondances de termes exacts. Les métriques de performance clés pour les moteurs de recherche vectorielle incluent la vitesse de requête, la recall, le temps de construction de l'index, l'utilisation de la mémoire et la scalabilité. La recherche vectorielle a diverses applications, notamment les systèmes de recommandation de produits, les agents d'IA, la recherche sémantique et la recherche de similarité d'images et de multimédia. Milvus est une base de données vectorielle open-source populaire qui utilise une architecture cloud-native, prend en charge plusieurs types d'index et offre des capacités de recherche hybride. Milvus a un chemin de migration direct depuis d'autres bases de données vectorielles, et son service géré, Zilliz Cloud, élimine les coûts opérationnels pour les clients. Faiss est une autre bibliothèque de recherche vectorielle populaire qui a été développée par Facebook AI Research et est optimisée pour l'exécution CPU et GPU."