Les bases de données vectorielles sont l'un des systèmes les plus populaires et les plus utilisés dans l'industrie technologique. Leur marché était évalué à ≈2,5 milliards en 2024 et devrait atteindre >3 milliards en 2025. Plus de 70 % de toutes les organisations qui investissent/mettent en œuvre l'IA utilisent des bases de données vectorielles pour la recherche et l'intégration.
J'ai utilisé des bases de données vectorielles dans plusieurs cas d'utilisation et projets. Qu'il s'agisse de RAG, de recherche et de filtrage de documents ou même de fourniture de contexte aux agents. Après avoir utilisé plusieurs bases de données comme FAISS, ChromaDB, Pinecone et pgvector, j'ai été fasciné par les bases de données vectorielles et leur fonctionnement interne.
J’ai donc décidé d’en mettre un moi-même en œuvre.
CapybaraDB, il s'agit d'une implémentation de base de données vectorielles légère, construite à partir de zéro en Python :
Il peut effectuer une recherche sémantique à l'aide de transformateurs de phrases pour les intégrations.
Il prend en charge le chunking intégré basé sur des jetons.
Accélération CUDA.
Contrôle de précision (float32, float16, binaire).
Stockage de fichiers .npz pour la persistance.
Une base de données vectorielles est un type de base de données très spécial qui est très efficace pour stocker et rechercher des plongements vectoriels dimensionnels. Les intégrations sont essentiellement des représentations numériques de données telles que du texte, des images, des vidéos, de l'audio, etc. En termes de structure, ces intégrations sont constituées d'un tableau de nombres à virgule flottante représentant la direction et l'ampleur du vecteur généré.
Une base de données traditionnelle recherche la correspondance exacte pour la requête saisie, mais les bases de données vectorielles trouvent les éléments en mesurant la distance/différence entre le vecteur de requête et les vecteurs intégrés à l'intérieur de l'espace multidimensionnel. Des mesures telles que la distance euclidienne ou la similarité cosinus peuvent être utilisées pour mesurer les distances entre les vecteurs.
Ils sont essentiels pour les applications d'IA modernes, notamment la recherche sémantique (trouver un sens, pas seulement des mots-clés), les systèmes de recommandation, le RAG (Retrieval Augmented Generation) pour les chatbots, la recherche de similarité d'images et la détection d'anomalies.
Les exemples populaires incluent Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant et Chroma. Ils sont devenus une infrastructure cruciale car les applications d’IA doivent parcourir des millions d’intégrations en quelques millisecondes tout en conservant leur précision.
* Une implémentation de base de données vectorielle "jouet", visant une complexité minimale * API simples (`add_document`, `search`, `get_document`) * Configuration minimale pour commencer* Prise en charge d'utilitaires pour plusieurs formats de fichiers * Niveaux de précision configurables (float32, float16 et binaire) * Choix de conserver le stockage en mémoire ou sur disque * Prise en charge du GPU* Dépendances de base limitées aux bibliothèques essentielles * Empreinte légère pour le prototypage et l'apprentissage* Démontrer les concepts fondamentaux des bases de données vectoriellesSource des donn...
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