Vector DB
Les bases de données vectorielles sont essentielles pour permettre la recherche sémantique et la génération augmentée par la recherche (RAG) en IA. Nous avons comparé les principales plateformes afin d'orienter le choix technique de la couche de recherche optimale pour les modèles linéaires à longue portée (LLM).
Benchmark de bases de données vectorielles: 7 moteurs open source pour RAG
Vector DBBenchmark4 sepNous avons évalué sept bases de données vectorielles open source auto-hébergées comme couche de récupération d’un pipeline RAG, chacune exécutée une par une sur des embeddings bge-m3 identiques et des requêtes médicales et techniques réelles, de sorte que l’index de la base de données était la seule variable. La charge de travail couvrait MedRAG-50k, TechQA-28k…
- Vector DBBenchmark20 juil
Calculateur de dimensionnement et de sélection de bases de données vectorielles
La question pratique derrière une base de données vectorielle auto-hébergée pour RAG est de savoir quel moteur convient à un serveur donné, et lequel est exclu par la charge de travail. Le calculateur ci-dessous répond aux deux, à partir de notre benchmark de sept bases de données vectorielles auto-hébergées exécuté à rappel équivalent sur des…