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Module 4 - Bases de Données Vectorielles

Aperçu​

Les bases de données vectorielles sont des systèmes spécialisés conçus pour stocker et rechercher des vecteurs de haute dimension. Ce module couvre les principales options de bases de données vectorielles, leurs caractéristiques, et comment choisir la bonne pour votre système RAG.

Objectifs d'apprentissage​

  • Comprendre ce qui différencie les bases de données vectorielles
  • Apprendre les algorithmes d'indexation (HNSW, IVF)
  • Comparer Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus, Qdrant
  • Implémenter des magasins de vecteurs avec LangChain

Contenu du module​

1. Introduction aux Magasins de Vecteurs​

  • Ce qui les rend différents des bases de données traditionnelles
  • Algorithmes d'indexation (HNSW, IVF, Flat)
  • Stockage et filtrage des métadonnées

2. Pinecone, Weaviate, Chroma​

  • Options hébergées vs auto-hébergées
  • Comparaison des prix et des fonctionnalités
  • Guides de configuration et d'utilisation

3. Milvus, Qdrant, et Autres​

  • Options open source
  • PostgreSQL + pgvector
  • FAISS et Redis Vector Search
  1. Intro aux Magasins de Vecteurs - Fondamentaux
  2. Options Populaires - Pinecone, Weaviate, Chroma
  3. Open Source - Milvus, Qdrant, pgvector
  4. Quiz - Module 4 - 30 questions

Choisissez la bonne base de données pour vos vecteurs !