Les meilleurs 3 outils pour Stockage des embeddings vectoriels en 2025

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.

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.

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.