Les meilleures 2 alternatives Ă Milvus en 2026
Milvus est une base de données spécialement conçue pour stocker et rechercher des embeddings vectoriels. Lorsque vous utilisez des modèles d'IA pour traiter du texte, des images ou d'autres données, ils créent des vecteurs numériques qui représentent la signification de ces données. Milvus organise ces vecteurs afin que vous puissiez rapidement trouver des éléments similaires.
Qdrant
Qdrant
Qdrant est une base de données vectorielle qui stocke et recherche des données à haute dimension en utilisant une technologie avancée. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui stockent du texte exact ou des nombres, Qdrant travaille avec des vecteurs — des représentations mathématiques d'informations complexes. Cela le rend parfait pour trouver des éléments similaires basés sur le sens plutôt que sur des correspondances exactes.
La base de données utilise un algorithme spécial appelé HNSW qui rend les recherches incroyablement rapides, même avec des milliards de points de données. Elle prend en charge différentes façons de mesurer la similarité entre les éléments, y compris des options pour le texte, les images et d'autres types de données.
Qdrant inclut des fonctionnalités telles que la compression des données pour économiser de la mémoire, le filtrage pour affiner les résultats, et la capacité de monter en charge à mesure que vos besoins augmentent. Vous pouvez l'utiliser via une interface web simple ou l'intégrer directement dans vos applications en utilisant divers langages de programmation.
Weaviate
Weaviate
Weaviate est une base de données conçue spécifiquement pour les applications d'IA qui ont besoin de comprendre le sens des données. Contrairement aux bases de données classiques qui ne correspondent qu'aux mots exacts, Weaviate peut trouver des informations en fonction de ce que vous voulez dire, pas seulement de ce que vous tapez.
Elle combine les fonctionnalités traditionnelles des bases de données avec la technologie de recherche vectorielle. Cela signifie que vous pouvez stocker des documents, des images ou tout type de données, puis les rechercher en utilisant un langage naturel ou par similarité. La base de données gère des millions voire des milliards d'éléments rapidement, retournant généralement les résultats en moins de 100 millisecondes.
Vous pouvez l'utiliser pour de nombreux usages : créer des chatbots qui répondent avec précision aux questions, développer des moteurs de recherche qui comprennent le contexte, concevoir des systèmes de recommandation ou organiser de grandes quantités de données non structurées comme des documents et des images.
