Top 7 Bases de données vectorielles open-source: Faiss vs. Chroma

Comme les Agents IA et les modèles reposent de plus en plus sur la récupération de données multidimensionnelles, le choix d'une base de données vectorielle open-source devient critique pour le déploiement d'entreprise.

Nous avons identifié les 7 meilleures bases de données vectorielles open-source et les avons comparées en termes d'évolutivité, de performance et de déploiement d'IA dans le monde réel :

Critères de sélection

Pour assurer un processus de sélection ciblé tout en s'alignant sur les cas d'utilisation clés des bases de données vectorielles, nous avons appliqué les critères suivants, vérifiables publiquement :

• Plus de 10k étoiles GitHub
• Plus de 100 contributeurs

Note : Toutes les bases de données vectorielles doivent indiquer leur licence.

Top 7 des bases de données vectorielles open-source analysées

Redis (Redis-Search et Redis-VSS)

L'adoption généralée de Redis et son architecture en mémoire le rendent bien adapté aux recherches vectorielles rapides à grande échelle, y compris les requêtes hybrides combinant des vecteurs avec des filtres.

Il est conçu pour renvoyer des résultats immédiatement à des volumes élevés, ce qui en fait un choix approprié pour les applications d'IA à haut débit telles que les systèmes de recommandation en temps réel ou les chatbots nécessitant des recherches de similarité à faible latence.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Recherche vectorielle en mémoire : Optimisée pour la recherche rapide d'embeddings.
• Requêtes hybrides : Combine les recherches clé-valeur avec la recherche vectorielle. Redis 8.4 a introduit une nouvelle commande FT.HYBRID qui fusionne les résultats de requêtes plein texte et vectorielles via des algorithmes de fusion de scores intégrés (y compris RRF et combinaison linéaire).¹

Performances / points uniques :

• Idéal pour les systèmes de recommandation et les applications d'IA à faible latence.

Figure 1 : Diagramme VB Redis.²

Facebook AI Similarity Search (Faiss)

Faiss (par Facebook/Meta) est une bibliothèque optimisée pour la performance. Elle peut gérer des milliards de vecteurs et exploiter les GPU pour la recherche, permettant des vitesses de requête rapides.​

Il est largement utilisé dans le milieu universitaire et l'industrie pour l'indexation d'embeddings et la recherche de plus proches voisins à grande échelle. Faiss est optimal pour les projets ayant besoin d'un moteur hautement efficace intégré dans des pipelines ML/IA (par exemple, recherches de similarité d'images ou de texte à grande échelle)​

Note : Faiss n'est pas une base de données autonome et manque de fonctionnalités telles que la persistance ou le clustering. Il est le plus adapté aux charges de travail qui privilégient la vitesse de traitement brute et où des systèmes externes peuvent gérer le stockage et la gestion des données.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Recherche de similarité polyvalente : Prend en charge plusieurs méthodes pour la recherche de similarité multidimensionnelle (L2 Euclidien, produit scalaire et cosinus pour les vecteurs normalisés).
• Index compressés : Fournit des techniques de vecteurs binaires et de quantification pour compresser les vecteurs, permettant un stockage efficace avec une perte minimale de précision.
• Structures d'index avancées : Implémente diverses structures d'indexation (par exemple, HNSW, NSG) au-dessus des vecteurs bruts pour accélérer les requêtes de plus proches voisins sur de grands ensembles de données.
• Accélération GPU : Fournit des implémentations GPU qui remplacent les index CPU et gèrent automatiquement les transferts de mémoire.

Performances / points uniques :

• Évolutivité : Capable de rechercher dans de très grandes collections de vecteurs en prenant en charge les index sur disque, y compris les ensembles de données trop volumineux pour tenir en RAM.
• Utilisation en production : Développé par Meta AI Research, Faiss est utilisé en production pour des tâches de recherche de similarité et de clustering à grande échelle.
• Outils de réglage : Livré avec des outils d'évaluation et de réglage des paramètres dès la sortie, ce qui le rend adapté à la fois aux expériences de recherche et aux déploiements en production.

Milvus

Milvus est une plateforme open-source avec des applications d'IA industrielles et une communauté active. Il est axé sur les environnements de production (par exemple, grands systèmes de recommandation, recherche vidéo/image, ou toute charge de travail IA gérant de vastes corpus vectoriels) où un utilisateur a besoin d'indexation et de tolérance aux pannes.

Il offre des fonctionnalités d'entreprise (telles que la réplication et les sauvegardes), ce qui le rend bien adapté aux cas d'utilisation de big data.

Les fonctionnalités clés incluent :

• APIs pour données non structurées : Fournit un ensemble d'APIs et de SDK pour gérer et interroger facilement des données non structurées (embeddings).
• Natif du cloud et portable : Fournit une expérience cohérente à travers les environnements, par exemple sur un ordinateur portable, un cluster local ou le cloud, grâce à son architecture native du cloud.
• Haute disponibilité : Inclut la réplication et le basculement/retour, assurant la fiabilité pour les cas d'utilisation en production.

Mises à jour récentes :

• Prise en charge du filtrage épars : La recherche peut inclure des conditions de filtrage épars, permettant à Milvus d'appliquer des filtres lors de l'exécution de la recherche vectorielle.
• API de troncation API : Ajoute une API pour effacer rapidement toutes les données dans une collection sans supprimer la collection elle-même.
• Comportement de sécurité KMS/WAL : Lorsqu'une clé KMS est révoquée, Milvus cesse de consommer le WAL (journal d'écriture anticipée) utilisant cette clé, renforçant la sécurité du traitement WAL chiffré et empêchant toute utilisation ultérieure des clés révoquées.
• Optimisation de la recherche à précision mixte : Milvus convertit automatiquement les vecteurs FP32 en FP16/BF16 lors de la recherche pour réduire les coûts de calcul et de mémoire et améliorer le débit sans conversion manuelle par l'utilisateur.

Performances / points uniques :

• Vitesse de référence : Milvus revendique des latences de recherche au niveau de la milliseconde même pour des collections de vecteurs de billions.³
• Écosystème actif : Un projet de graduation sous la LF AI & Data Foundation, indiquant une communauté active et une structure de gouvernance.

Figure 2 : Diagramme d'architecture Milvus⁴

Qdrant

Qdrant est une base de données vectorielle open-source écrite en Rust, conçue pour la haute performance et les mises à jour de données en temps réel. Il est bien adapté aux applications nécessitant une recherche de similarité immédiate sur des données en constante évolution, telles que les systèmes de recommandation en direct ou les services d'IA fréquemment mis à jour.

Qdrant prend également en charge le filtrage et la recherche géospatiale. Il peut stocker des métadonnées de charge utile avec les vecteurs et appliquer des filtres conditionnels aux résultats de requête, ce qui est utile pour des applications telles que les recommandations personnalisées ou la recherche basée sur la localisation.

C'est un choix fort lorsque vous avez besoin de performances rapides à grande échelle, ainsi que de mises à jour de données en temps réel dans des applications d'apprentissage automatique.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Filtrage : Prend en charge la jointure de métadonnées JSON (« charge utile ») aux vecteurs et le filtrage des résultats de recherche sur la base de ces champs (par exemple, correspondances de mots-clés, plages numériques, filtres de géolocalisation).
• Recherche vectorielle hybride : Combine la recherche vectorielle dense avec des méthodes de vecteurs épars, incorporant le score de mots-clés avec la similarité d'embedding vectoriel.
• Quantification vectorielle : Offre des options de quantification intégrées pour compresser les vecteurs en mémoire, réduisant l'utilisation de RAM jusqu'à 97%.
• Distribué : Prend en charge le partitionnement et la réplication pour une mise à l'échelle horizontale, ainsi que des fonctionnalités telles que les mises à jour progressives sans temps d'arrêt.
• Gestion de cluster : Utilise des étiquettes Kubernetes personnalisées.

Mises à jour récentes :

• Rétroaction de pertinence : Ajoute la prise en charge des mécanismes de rétroaction de pertinence qui permettent aux systèmes de recherche d'ajuster le classement en fonction des retours de l'utilisateur ou du modèle pour améliorer la pertinence des résultats.
• Journalisation de l'accès d'audit : Introduit la journalisation d'audit pour enregistrer les opérations API nécessitant une authentification/autorisation, utile pour suivre les accès et les modifications pour la sécurité et la conformité.
• RRF pondéré (Reciprocal Rank Fusion) : Améliore la méthode de fusion RRF en permettant aux utilisateurs d'attribuer différents poids aux listes de résultats de requêtes individuelles lors de leur combinaison, améliorant la qualité de la fusion.

Performances / points uniques :

• Efficacité mémoire : La fonctionnalité de quantification réduit considérablement l'utilisation de RAM, permettant de servir de plus grands ensembles de données depuis la mémoire.
• Intégration : Fournit une API (REST et gRPC) pour gérer et interroger le magasin vectoriel.
• Recherche neuronale : Adapté aux applications de recherche sémantique où les métadonnées et la similarité vectorielle doivent être combinées.

Figure 3 : Vue d'ensemble de haut niveau de l'architecture de Qdrant.⁵

PostgreSQL (Extension pgvector)

L'extension pgvector apporte la recherche de similarité vectorielle à PostgreSQL, permettant aux équipes de travailler au sein de l'écosystème Postgres familier. Il est bénéfique lorsque vous souhaitez éviter de déployer une base de données vectorielle séparée, par exemple lors de l'ajout de capacités vectorielles à la base de données SQL existante d'une application pour quelques millions d'embeddings.

PostgreSQL fournit une recherche vectorielle de base parallèlement aux requêtes SQL traditionnelles dans un seul système. En pratique, pgvector est le plus efficace lorsque :

• Les volumes de données sont modérés.
• La simplicité d'intégration est plus importante que l'obtention des performances les plus élevées offertes par les bases de données vectorielles spécialisées.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Recherche vectorielle basée sur les extensions : Utilise pgvector pour activer la recherche de similarité vectorielle dans PostgreSQL.
• Indexation pour la vitesse : Prend en charge la recherche approximative de plus proches voisins basée sur IVF.
• Interrogation : Permet des requêtes hybrides mélangeant similarité vectorielle et filtres SQL.
• Métriques de distance courantes : Prend en charge les distances Euclidienne, produit scalaire et cosinus.

Performances / points uniques :

• Intégration : Permet le stockage de vecteurs avec des données relationnelles.
• Adoption : Compatible avec les configurations PostgreSQL existantes et les bibliothèques clientes.
• Recherche exacte vs approximative : Fournit des options de recherche précises et haute performance.

Chroma

Chroma est une base de données d'embeddings open-source conçue pour être légère et conviviale pour les développeurs. Il fonctionne bien pour des cas d'utilisation tels que la mémoire d'IA conversationnelle, la recherche de documents sémantiques et les systèmes de recommandation en phase initiale.

Son accent sur les embeddings linguistiques et l'intégration avec des frameworks d'apprentissage automatique, y compris des outils tels que LangChain et des pipelines PyTorch, permet aux équipes de configurer un magasin d'embeddings et d'exécuter des requêtes de similarité avec un effort minimal.

Chroma est le plus adapté au déploiement rapide d'un système de recherche ou de réponse aux questions piloté par l'IA et à sa mise à l'échelle progressive, plutôt que pour prendre en charge des charges de travail nécessitant des milliards de vecteurs dès le départ.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Stockage d'embeddings et métadonnées : Conçu pour stocker des vecteurs d'embeddings avec leurs métadonnées, permettant l'organisation et la récupération de données multidimensionnelles.
• Génération vectorielle intégrée : Prend en charge l'embedding de documents et de requêtes (avec intégration aux modèles), permettant des cas d'utilisation de recherche sémantique et de génération augmentée par récupération.
• Recherche de similarité : Fournit une recherche optimisée sur les embeddings pour trouver des vecteurs pertinents et prend en charge un débit élevé avec une latence minimale.
• Intégration LLM : Conception native IA axée sur les applications de modèles de langage de grande taille, rendant les connaissances et les faits facilement intégrables dans les flux de travail LLM.

Mises à jour récentes :

• GroupBy (récupération groupée de style analytique) : Permet de regrouper les résultats de recherche par champs de métadonnées (par exemple, document, catégorie) et de renvoyer les meilleurs résultats par groupe en utilisant des fonctions d'agrégation (comme MinK/MaxK) pour diversifier et dédoublonner les résultats.
• Réseau privé (déploiement d'entreprise/isolation réseau) : Fournit une connectivité réseau privée à Chroma Cloud (via AWS PrivateLink ou GCP Private Service Connect), gardant le trafic dans votre VPC et évitant l'internet public, améliorant la sécurité et réduisant la latence/coûts.
• Tableaux de métadonnées (modélisation de métadonnées plus riche) : Ajoute la prise en charge des tableaux de chaînes, de nombres ou de booléens dans les champs de métadonnées, permettant des attributs multivaleurs plus riches (comme des balises ou des scores) et un filtrage de tableau natif avec contains()/not_contains().

Performances / points uniques :

• Conception native IA : L'architecture de Chroma est adaptée aux applications d'IA, simplifiant le développement d'applications pilotées par LLM en offrant des APIs simples et des hooks d'intégration.
• Performance : Met l'accent sur les opérations à faible latence sur de grands volumes d'embeddings, comme noté par son accent sur la « vitesse » dans la conception.
• Expérience développeur : Priorise l'expérience développeur avec une configuration et une utilisation simples, ce qui a contribué à son adoption.

Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielle native du cloud qui intègre un graphe de connaissances et des modèles d'apprentissage automatique modulaires, permettant des requêtes sémantiques contextuelles sur des données vectorielles. Il est bien adapté à la recherche d'entreprise, aux réponses aux questions et à d'autres applications ayant besoin d'informations pilotées par l'IA sur des ensembles de données complexes. Il fonctionne bien lorsque le texte ou les images sont vectorisés et connectés à une connaissance structurée.

Weaviate offre des APIs GraphQL, des requêtes en temps réel et une prise en charge des données multimodales, telles que le texte et les images. Cela le rend efficace pour construire des systèmes de recherche sémantique ou de recommandation qui doivent comprendre les relations et le sens.

Sa combinaison de recherche vectorielle, de capacités de filtrage et de fonctionnalités de graphe de connaissances le distingue des autres systèmes. Il est utilisé dans l'industrie pour des applications telles que la recherche génomique, l'automatisation des FAQ et la recommandation de contenu, où la précision contextuelle est aussi importante que la performance.

Les fonctionnalités clés incluent :

• Recherche vectorielle : Revendique d'exécuter des recherches k-NN sur des millions d'objets en quelques millisecondes.⁶
• Architecture modulaire : Extensible via des modules qui s'intègrent aux services de modèles ML (par exemple, OpenAI, Cohere, HuggingFace).
• Capacités de recherche hybride : Permet de combiner la recherche vectorielle avec le filtrage par mots-clés dans la même requête.
• Fonctionnalités prêtes pour la production : Inclut le clustering, la réplication, l'authentification et des fonctionnalités de sécurité pour l'évolutivité.

Performances / points uniques :

• Recherche double (sémantique + lexicale) : Prend en charge à la fois la similarité vectorielle et la recherche symbolique (lexicale) dans un seul moteur.
• Intégration ML plug-and-play : Permet la vectorisation de texte à la volée ou l'utilisation de données pré-vectorisées.

Qu'est-ce qu'une base de données vectorielle ?

Une base de données vectorielle est conçue pour stocker, indexer et récupérer efficacement des embeddings vectoriels multidimensionnels. Plutôt que d'organiser les informations dans des tableaux et des lignes traditionnels, elle gère les données sous forme de vecteurs numériques proxy différents points de données.

Les bases de données vectorielles jouent un rôle clé dans l'apprentissage automatique, les systèmes d'IA et les cas d'utilisation de recherche de similarité. Avec une base de données vectorielle, vous pouvez :

• Trouver des images ou des vidéos similaires, autrement connu sous le nom de recherche inverse (par exemple, Google Lens)
• Stocker des embeddings de visage et les faire correspondre à une requête pour l'authentification ou la recherche (par exemple, Apple Face ID)
• Identifier des objets dans des images/vidéos et trouver des correspondances pertinentes

Fonctionnalités clés des bases de données vectorielles open-source

Indexation vectorielle multidimensionnelle

Stocke et indexe les embeddings vectoriels (par exemple, à partir de texte, d'images ou d'audio) pour la recherche de similarité.

Prise en charge de la recherche de similarité

Permet des requêtes de similarité vectorielle en utilisant des métriques de distance comme Euclidienne, cosinus et produit scalaire.

Évolutivité pour les grands ensembles de données

Conçu pour gérer des millions à des billions de vecteurs, souvent grâce à des architectures distribuées ou partitionnées.

Capacités de requête hybride

Combine la recherche vectorielle avec des filtres structurés tels que des mots-clés, des champs de métadonnées ou une géolocalisation.

APIs et intégrations extensibles

Fournit un support REST, gRPC ou SDK pour l'intégration dans des flux de travail ML et des pipelines de vectorisation.

Accélération GPU (dans certains outils)

Des bibliothèques telles que Faiss fournissent un support GPU pour accélérer les recherches de similarité à grande échelle.

Stockage de métadonnées

Prend en charge la jointure de métadonnées structurées (par exemple, charges utiles JSON) aux vecteurs pour une récupération filtrée ou contextuelle.

Quantification et compression vectorielle

Réduit l'utilisation de la mémoire grâce à des techniques telles que la quantification par produit ou le codage binaire.

Options de déploiement natif du cloud

De nombreux outils prennent en charge les environnements conteneurisés et orchestrés (par exemple, Docker, Kubernetes) avec des fonctionnalités telles que la réplication et le basculement.

Licence ouverte et contributions communautaires

Publié sous des licences open-source (par exemple, Apache 2.0, MIT) avec un développement GitHub actif et un suivi transparent des problèmes.

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Quelles sont les extensions de recherche vectorielle ?

Les extensions de recherche vectorielle ajoutent des capacités de recherche vectorielle aux bases de données existantes, telles que relationnelles (SQL) ou de stockage clé-valeur, sans nécessiter de base de données vectorielle dédiée. Ces extensions permettent aux utilisateurs d'effectuer des recherches de similarité parallèlement aux requêtes traditionnelles au sein du même environnement de base de données.

Fonctionnalités clés des extensions de recherche vectorielle :

• Intégrées dans les bases de données existantes : Pas besoin d'introduire une base de données vectorielle séparée.
• Prend en charge les requêtes structurées et vectorielles : Permet de combiner la recherche de similarité basée sur les vecteurs avec des filtres structurés, des jointures SQL et des recherches basées sur les métadonnées.
• Exploite les techniques d'indexation existantes : Utilise l'indexation approximative de plus proches voisins (ANN) au sein du stockage de base de données relationnelle.
• Idéal pour les applications hybrides : Idéal pour ajouter une recherche pilotée par l'IA aux bases de données d'entreprise existantes.

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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Liens de référence

1.

Revamping context-oriented retrieval with hybrid search in Redis 8.4 | Redis

2.

With Redis Enterprise’s Vector Database, Superlinked is Revolutionizing Personalization

3.

Scalable and Blazing Fast Similarity Search with Milvus Vector Database - Milvus Blog

4.

What is Qdrant? - Qdrant

5.

Vector Search Explained | Weaviate

6.

Vector Search Explained | Weaviate

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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