2023 : comparaison et guide pour choisir une base de données vectorielle / Picking a vector database: a comparison and guide for 2023

• Un article comparatif et guide pour choisir une base de données vectorielle à utiliser dans des applications telles que les LLM, le RAG et la recherche sémantique, traduit à partir d’un texte d’Emil Fröberg, cofondateur de Vectorview.

• Sept bases de données vectorielles sont comparées : Pinecone, Weviate, Milvus, Qdrant, Chroma, Elasticsearch et PGvector.

• Les critères de comparaison sont les suivants :

  1. open source ou non
  2. possibilité d’auto-hébergement
  3. disponibilité d’une offre cloud managée
  4. base dédiée exclusivement aux vecteurs ou non
  5. expérience développeur et communauté
  6. QPS (queries per second) et latence
  7. types d’index pris en charge
  8. prise en charge de la recherche hybride et de l’indexation sur disque
  9. prise en charge du contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC)
  10. segments dynamiques vs. sharding statique des données
  11. disponibilité d’une offre d’hébergement gratuite et tarification

• Texte original : https://benchmark.vectorview.ai/vectordbs.html