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Choisir la bonne base de données vectorielles pour la génération augmentée de données (RAG) est essentiel pour obtenir des résultats rapides et précis. Ces systèmes optimisent la recherche sémantique en stockant les intégrations de documents et en permettant les recherches de similarité. Cependant, le choix d'une base de données implique un équilibre entre performances, évolutivité et coût. Ce guide compare six bases de données vectorielles de premier plan : Pinecone, Tisser, Quadrant, Chroma, Milvus Recherche vectorielle MongoDB - mettant en évidence leurs forces, leurs limites et leurs cas d'utilisation. Pour les équipes souhaitant simplifier leurs flux de travail, des outils comme Laténode automatisez la gestion des bases de données, vous permettant de vous concentrer sur la création d'applications d'IA percutantes au lieu de gérer les complexités techniques.
Pinecone est une base de données vectorielles sans serveur, conçue pour une récupération rapide et précise dans les applications de génération augmentée de données (RAG). Conçue selon une approche cloud native, elle élimine les difficultés habituelles liées à la gestion de l'infrastructure de stockage vectoriel, ce qui en fait un choix efficace pour les développeurs.
Pinecone offre des performances impressionnantes grâce à une infrastructure spécialisée qui sépare le traitement des requêtes des tâches d'intégration par lots. Des technologies avancées telles que NVIDIA TensorRT optimisation et Triton Le traitement par lots dynamique améliore à la fois la création d'intégration et les recherches de similarité, garantissant des résultats plus rapides.
Dans les scénarios RAG pratiques, Pinecone excelle dans la gestion des requêtes à faible latence, même avec de vastes ensembles de données vectorielles. Sa capacité d'inférence intégrée combine la génération d'intégrations, la recherche vectorielle et le reclassement dans un processus API unifié. Cette approche simplifiée minimise les délais liés à la communication réseau entre différents services, ce qui en fait la solution idéale pour les applications à haut débit nécessitant des réponses rapides à de nombreuses requêtes simultanées.
Grâce à sa conception sans serveur, Pinecone s'adapte automatiquement aux exigences de charge de travail, sans nécessiter de mise à l'échelle manuelle ni de planification des capacités. Il gère des collections vectorielles de toutes tailles, ce qui le rend adapté à tous types d'applications, des petits prototypes aux systèmes de traitement de documents complets.
La plateforme prend également en charge la scalabilité horizontale sur plusieurs zones de disponibilité, garantissant des performances constantes à mesure que le volume de données augmente. Cette conception élimine les goulots d'étranglement habituels liés à l'expansion des systèmes RAG, garantissant un fonctionnement fluide même sous forte charge. L'évolutivité de Pinecone s'intègre parfaitement aux environnements cloud, ce qui en fait un choix fiable pour les applications en pleine croissance.
Le service cloud géré de Pinecone simplifie les opérations en automatisant la mise à l'échelle et en isolant les charges de travail. Les équipes de développement peuvent ainsi se concentrer sur la création et le perfectionnement de leurs applications RAG, sans se soucier de la gestion des bases de données, du suivi des performances ou des mises à jour de l'infrastructure.
Pinecone simplifie le développement de RAG en intégrant la génération d'intégration, la recherche vectorielle et le reclassement dans un processus unique et cohérent. Cela simplifie la gestion de plusieurs services et favorise la création d'applications à faible latence et haut débit.
Pour les équipes cherchant à simplifier davantage la gestion des bases de données vectorielles, Laténode offre une alternative performante. Avec Latenode, vous pouvez automatiser les workflows de recherche et de récupération sémantiques, sans avoir besoin d'expertise en intégration, indexation ou optimisation des performances. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer entièrement sur la création d'applications RAG robustes, sans se perdre dans les complexités des opérations de bases de données vectorielles.
Weaviate est une base de données vectorielles open source conçue pour les tâches de génération augmentée par récupération (RAG). Elle combine GraphQL API avec outils d'apprentissage automatique, offrant aux développeurs une plateforme robuste pour la recherche sémantique et une gestion flexible des données. Nous examinons ci-dessous ses performances, son évolutivité, ses options de déploiement et ses fonctionnalités exceptionnelles.
Weaviate offre des vitesses de requête impressionnantes, atteignant des résultats inférieurs à 100 ms pour la plupart des workflows RAG. Ce système s'appuie sur son algorithme d'indexation HNSW (Hierarchical Navigable Small World), qui navigue efficacement dans les espaces vectoriels de grande dimension. La base de données prend en charge l'ingestion de données en temps réel tout en maintenant des performances de requête constantes, ce qui la rend idéale pour les applications nécessitant des mises à jour fréquentes de leurs documents.
L'une de ses capacités les plus remarquables est recherche hybride, qui combine similarité vectorielle dense et correspondance traditionnelle par mots-clés. Cette double approche améliore la recherche contextuelle en équilibrant compréhension sémantique et correspondances terminologiques précises. Cette fonctionnalité est particulièrement utile dans les scénarios RAG, où le sens et les mots-clés spécifiques jouent un rôle dans l'identification des documents les plus pertinents.
L'évolutivité est un facteur clé pour les systèmes RAG, et Weaviate y répond grâce à son architecture de cluster multi-nœuds. Cette configuration permet une évolutivité horizontale, prenant en charge des ensembles de données allant de quelques milliers à des millions de vecteurs. Les données sont automatiquement réparties entre les nœuds pour garantir des performances de requête constantes, tandis que les fonctionnalités de réplication assurent une haute disponibilité, gage de fiabilité pour les environnements de production.
Pour les déploiements à grande échelle, une gestion efficace de la mémoire devient essentielle. Weaviate propose des options de stockage sur disque configurables qui réduisent la dépendance à la RAM sans impact significatif sur la vitesse des requêtes. Cela permet aux équipes d'étendre leur stockage vectoriel à moindre coût, évitant ainsi des mises à niveau de mémoire coûteuses.
Weaviate propose une gamme d'options de déploiement adaptées aux différents besoins organisationnels. Les équipes peuvent opter pour des solutions auto-hébergées grâce à Docker conteneurs ou Kubernetes, qui sont idéales pour la mise à l'échelle de niveau production et les environnements nécessitant un contrôle total des données.
Pour ceux qui recherchent des solutions gérées, Services cloud Weaviate Offre des fonctionnalités de sauvegarde automatique, de surveillance et de conformité, allégeant ainsi la charge opérationnelle. Des configurations hybrides sont également disponibles, combinant services auto-hébergés et gérés pour répondre à des exigences spécifiques de conformité ou d'infrastructure.
Weaviate conception modulaire prend en charge une variété de modèles d'intégration, y compris ceux de OpenAI, Adhérer Étreindre le visageCette flexibilité permet aux équipes de sélectionner le meilleur modèle pour leur cas d'utilisation RAG spécifique, tandis que la base de données automatise la génération d'intégration pour simplifier les efforts d'intégration.
L'API GraphQL améliore la convivialité grâce à des outils de construction de requêtes intuitifs, incluant le filtrage, l'agrégation et la logique conditionnelle intégrés. Ceci est particulièrement utile pour créer des requêtes RAG complexes nécessitant plusieurs conditions ou transformations de données avant d'être traitées par des modèles de langage. Cette simplicité d'utilisation est comparable à celle des requêtes RAG. Laténode simplifie les flux de travail des documents en automatisant les tâches d'intégration et d'indexation, éliminant ainsi le besoin de configuration manuelle.
Bien que Weaviate excelle en tant que base de données vectorielle, de nombreuses équipes explorant les solutions RAG constatent que La plateforme visuelle de Latenode offre une alternative plus rationaliséeLatenode simplifie le traitement des documents en automatisant des tâches telles que la sélection de modèles intégrés, l'indexation et l'optimisation des requêtes. Cela se traduit par des flux de travail plus efficaces et une maintenance réduite, ce qui en fait un choix incontournable pour les organisations en quête de simplicité et de fonctionnalités avancées.
Qdrant est une base de données vectorielle conçue pour les applications de génération augmentée de données (RAG) qui gèrent de grands ensembles de données. Conçue pour être évolutive, elle permet aux équipes de gérer efficacement de vastes collections vectorielles et des charges de requêtes élevées.
Qdrant propose des options de déploiement flexibles pour répondre à différents besoins opérationnels. Les entreprises peuvent opter pour une configuration auto-hébergée, qui leur offre un contrôle total sur leur environnement, ou choisir le service cloud entièrement géré de Qdrant pour une gestion simplifiée de leur infrastructure. Ces options prennent en charge la scalabilité verticale et horizontale, permettant ainsi de gérer de grands ensembles de données et des volumes de requêtes importants en toute fluidité.
L'accent mis par Qdrant sur l'évolutivité s'associe parfaitement aux capacités d'automatisation de Latenode. Tandis que Qdrant assure une gestion efficace des données vectorielles, Latenode élimine le besoin de configuration et de maintenance manuelles. En automatisant les workflows de recherche et d'extraction sémantiques, Latenode permet aux équipes de se concentrer sur le développement de solutions RAG performantes sans se laisser submerger par la complexité de la gestion des bases de données vectorielles. Cette combinaison rationalise les opérations et accélère le développement d'applications avancées.
Chroma est un base de données vectorielles open source Conçu pour les applications de génération augmentée de données (RAG), Chroma allie vitesse et adaptabilité. Réputé pour sa rapidité d'exécution des requêtes, Chroma les traite 13 % plus rapidement que les solutions comparables, avec un temps de réponse moyen de 7.9 secondes. 1Ses options de déploiement flexibles et ses fonctionnalités centrées sur les développeurs en font un choix exceptionnel pour les implémentations RAG.
Chroma est conçu pour optimiser la vitesse des requêtes, ce qui en fait une option privilégiée pour les systèmes RAG où des temps de réponse rapides sont essentiels. Cependant, un compromis doit être trouvé entre la vitesse et la qualité de la récupération des données.
En termes de précision de récupération, Chroma atteint un score de précision contextuelle de 0.776 et un score de rappel contextuel de 0.776, ainsi qu'un score de fidélité de 0.86. 1Ces mesures connaissent une amélioration supplémentaire avec l'activation du découpage sémantique, augmentant la fidélité à 0.861 et la précision du contexte à 0.799 1. Cette performance démontre sa capacité à équilibrer la vitesse avec une récupération fiable des données.
Chroma prend en charge une variété de modèles de déploiement adaptés aux différentes exigences du système RAG, garantissant ainsi la flexibilité pour les développeurs et les organisations :
pip install chromadb et la chroma runC'est un moyen rapide et simple d'explorer les capacités de Chroma.
Chroma adopte un modèle de tarification double pour répondre à la fois aux besoins de développement et de production :
« Chroma est gratuit et open source sous licence Apache 2.0 » 2.
L'architecture de Chroma est conçue pour l'évolutivité, prenant en charge toutes les applications, du développement local aux déploiements cloud à grande échelle. Sa conception cloud native et multi-locataire s'appuie sur le stockage objet pour garantir des performances constantes à différentes échelles.
La base de données peut fonctionner dans les deux in-memory et la client/server modes, offrant aux développeurs la flexibilité de choisir entre un fonctionnement local ou des instances basées sur le cloud 3. Cette adaptabilité rend Chroma particulièrement adapté aux applications RAG pendant les phases de développement.
Pour simplifier la gestion et améliorer la productivité, des outils comme Latenode peuvent être intégrés à Chroma. Les capacités d'automatisation visuelle de Latenode simplifient la recherche sémantique et le traitement des documents, éliminant ainsi la complexité de la configuration et de la maintenance des bases de données vectorielles. Cette combinaison d'outils garantit un flux de travail plus fluide et plus efficace pour les développeurs.
Milvus est une base de données vectorielles open source hautes performances conçue pour gérer les applications de génération augmentée (RAG) à l'échelle de la production. Réputée pour sa stabilité, Milvus offre des performances fiables même dans des conditions de filtrage complexes. Son architecture distribuée lui permet une évolutivité aisée, prenant en charge tous types de données, des prototypes aux déploiements en entreprise, gérant des milliards de vecteurs.
Milvus offre des taux de rappel constamment élevés sur différents niveaux de sélectivité de filtre, y compris ceux à sélectivité élevée4Lors des tests de performance de production VDBBench utilisant le jeu de données Cohere 1M, il a démontré des latences de requête inférieures à 100 ms tout en maintenant un débit constant. Pour les jeux de données contenant des millions de vecteurs, Milvus atteint une latence p95 inférieure à 30 ms.5, assurant une réactivité en temps réel.
Construit sur une base C++, Milvus prend en charge les algorithmes Approximate Nearest Neighbor (ANN) tels que HNSW et IVF, qui aident à maintenir des temps de requête faibles même lorsque les ensembles de données atteignent des centaines de millions ou des milliards de vecteurs.5Ces performances en font un choix fiable pour la mise à l’échelle d’applications gourmandes en données.
Outre ses excellentes performances, Milvus est conçu pour une évolutivité horizontale, ce qui le rend parfaitement adapté à la gestion d'ensembles de données croissants et à l'augmentation des demandes de requêtes. En répartissant les ressources de stockage et de calcul sur plusieurs nœuds, il garantit une haute disponibilité et une évolutivité élastique. Cette approche distribuée en fait une option fiable pour les applications RAG d'entreprise dont les besoins en données sont en constante expansion.
Milvus offre une flexibilité de déploiement, permettant aux organisations de choisir le modèle qui correspond le mieux à leurs ressources et à leurs besoins :
Milvus propose une version open source gratuite, tandis que son service cloud géré, Zilliz Cloud, fonctionne selon un modèle de tarification à l'utilisation. Les coûts sont déterminés par des facteurs tels que le stockage, la puissance de calcul et la fréquence des requêtes. Lors du choix entre une solution auto-hébergée et une solution gérée, les entreprises doivent tenir compte du compromis entre les coûts opérationnels et la commodité d'un service géré.
Milvus prend en charge des fonctionnalités avancées telles que le filtrage des métadonnées, les requêtes hybrides vecteur-scalaire et le traitement de données multimodal. Ses options d'intégration incluent des API RESTful et des SDK pour Python, Java et Go, ce qui le rend compatible avec les frameworks d'IA/ML les plus répandus. De plus, il propose plusieurs types d'index, tels que HNSW, IVF et DiskANN, pour optimiser les performances dans divers cas d'utilisation.
Grâce à ces fonctionnalités, Milvus se distingue comme un choix fiable et flexible pour les organisations à la recherche d'une base de données vectorielle robuste pour alimenter leurs flux de travail RAG.
MongoDB Vector Search apporte des capacités de recherche sémantique directement dans les déploiements MongoDB existants, éliminant ainsi le besoin de migration de données ou de configuration d'un système séparé.
La recherche vectorielle MongoDB utilise l'algorithme d'indexation Hierarchical Navigable Small World (HNSW) pour offrir des performances optimales, notamment pour les applications de génération augmentée (RAG). Son intégration transparente avec le modèle de document MongoDB simplifie les requêtes hybrides, permettant aux utilisateurs de combiner des recherches de similarité vectorielle avec le filtrage traditionnel des métadonnées en une seule opération.
Grâce à l'architecture de partitionnement de MongoDB, MongoDB Vector Search peut évoluer horizontalement en répartissant les index vectoriels et les charges de travail des requêtes sur plusieurs nœuds. Cette configuration permet aux entreprises d'étendre leurs capacités de données vectorielles sans compromettre les performances des requêtes ni la fiabilité du système.
MongoDB offre des options de déploiement flexibles pour répondre à divers besoins organisationnels :
Pour les entreprises qui utilisent déjà MongoDB, l’activation de la recherche vectorielle sur les clusters existants est simple, évitant ainsi le besoin d’une migration de données importante et réduisant les obstacles à la mise en œuvre.
MongoDB Vector Search suit le modèle de tarification à la consommation de MongoDB. Pour MongoDB Atlas, les coûts incluent les opérations de base de données standard, ainsi que des frais supplémentaires pour les index vectoriels et les volumes de requêtes. Les déploiements auto-hébergés n'entraînent que les frais de licence MongoDB habituels, ce qui simplifie la budgétisation pour les équipes déjà investies dans la plateforme.
MongoDB Vector Search offre une gamme de fonctionnalités conçues pour améliorer les flux de travail RAG. Celles-ci incluent la prise en charge de plusieurs champs vectoriels par document, les mises à jour en temps réel, l'intégration avec le pipeline d'agrégation de MongoDB et des mesures de sécurité avancées comme le chiffrement au niveau des champs et le contrôle d'accès basé sur les rôles. Ces fonctionnalités permettent aux équipes de créer plus facilement des applications sophistiquées sans avoir recours à des outils ou bases de données distincts.
Pour les équipes cherchant à simplifier la gestion des bases de données vectorielles, Laténode automatise la recherche sémantique et le traitement des documents. Les développeurs peuvent ainsi se concentrer sur la création d'applications RAG performantes sans se perdre dans les complexités de la gestion de bases de données.
Les bases de données vectorielles présentent un ensemble d'avantages et de défis pour les implémentations de génération augmentée par récupération (RAG). Vous trouverez ci-dessous une analyse des principales options, mettant en évidence leurs avantages et leurs limites.
Avantages: Pinecone offre des temps de requête ultra-rapides, souvent inférieurs à 50 ms, et une évolutivité automatique pour gérer les pics de trafic sans ajustement manuel. Son service entièrement géré élimine les problèmes d'infrastructure, ce qui en fait un choix judicieux pour les équipes privilégiant la rapidité et la simplicité.
Inconvénients: Les coûts peuvent dépasser 500 $ par mois à mesure que l'utilisation augmente, et son modèle de tarification propriétaire peut entraîner un verrouillage du fournisseur, limitant ainsi la flexibilité.
Avantages: Weaviate se distingue par ses capacités de recherche hybride, combinant similarité vectorielle et filtres traditionnels. Il prend en charge plusieurs espaces vectoriels par objet et intègre une API GraphQL pour gérer les requêtes complexes. Des modules intégrés simplifient la vectorisation du texte, réduisant ainsi le temps de configuration.
Inconvénients: Les déploiements auto-hébergés peuvent nécessiter beaucoup de ressources et s'accompagner d'une courbe d'apprentissage abrupte, ce qui peut être difficile pour les petites équipes.
Avantages: Construit en Rust, Qdrant offre une efficacité mémoire impressionnante et des performances de requête rapides. Son déploiement flexible basé sur Docker et ses capacités de filtrage robustes en font un choix pratique pour des opérations efficaces.
Inconvénients: Un écosystème plus petit et une documentation limitée pour les cas d’utilisation avancés peuvent entraver l’intégration avec des outils tiers.
Avantages: L'approche Python-first de Chroma le rend accessible aux développeurs, avec des fonctions d'intégration intégrées et une configuration minimale. base de données vectorielles gratuite pour RAG, il est particulièrement attrayant pour le prototypage et les projets à petite échelle.
Inconvénients: Les performances sont difficiles avec les ensembles de données dépassant 100,000 XNUMX vecteurs, et les fonctionnalités prêtes pour la production, telles que la haute disponibilité et la sécurité renforcée, sont encore en cours de développement.
Avantages: Milvus excelle dans la gestion de déploiements à grande échelle, prenant en charge des milliards de vecteurs sur des clusters distribués. Son écosystème comprend des outils de gestion et de surveillance des données, ainsi que l'intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique les plus répandus.
Inconvénients: La mise à l’échelle ajoute une complexité significative, et même des charges de travail modérées exigent des ressources considérables, ce qui la rend moins adaptée aux cas d’utilisation plus simples.
Avantages: Pour les équipes utilisant déjà MongoDB, ses fonctionnalités de recherche vectorielle s'intègrent parfaitement, éliminant ainsi la migration des données. Les requêtes hybrides combinent les champs de documents avec la similarité vectorielle grâce au langage de requête familier de MongoDB.
Inconvénients: Les performances sont inférieures à celles des bases de données vectorielles spécialisées pour les recherches de similarité pure. Les coûts peuvent grimper avec MongoDB Atlas, notamment en cas de volumes de requêtes élevés.
Voici une comparaison rapide des indicateurs clés de ces plateformes :
| Base de données | Idéal pour | Vitesse de requête | Mise à l'échelle de la complexité | Coût mensuel (1 M de vecteurs) |
|---|---|---|---|---|
| Pinecone | Production RAG | Faible | $ 200-500 | |
| Tisser | Recherche hybride | 50-100ms | Moyenne | $ 100-300 |
| Quadrant | L'efficacité des ressources | Faible | $ 50-150 | |
| Chroma | Prototypage | 100-200ms | Très Bas | Gratuit - 50 $ |
| Milvus | Échelle d'entreprise | 75-150ms | Haute | $ 150-400 |
| MongoDB | Utilisateurs MongoDB existants | 100-300ms | Moyenne | $ 200-600 |
Le choix de la base de données appropriée dépend de vos besoins spécifiques en termes de performances, de budget et de complexité opérationnelle. Par exemple, Pinecone peut être idéal pour les équipes privilégiant la rapidité, tandis que Chroma est plus adapté aux développeurs qui prototypent de petits projets.
Pour ceux qui cherchent à simplifier leurs flux de travail, Latenode propose une solution. Ses outils d'automatisation intelligents rationalisent le traitement des documents dans ces bases de données, prenant en charge des tâches telles que la recherche et la récupération sémantiques sans nécessiter une expertise approfondie des technologies de stockage vectoriel. Avec Latenode, vous pouvez vous concentrer sur la création de systèmes RAG efficaces sans vous perdre dans les détails techniques.
Sélectionner le base de données vectorielles de droite pour les applications RAG Il s'agit d'adapter vos besoins spécifiques aux atouts de chaque plateforme. À mesure que le paysage des bases de données vectorielles continue de se développer, les équipes ont accès à une gamme plus large d'outils adaptés à différents cas d'utilisation.
Pour les applications RAG à grande échelle nécessitant une indexation rapide et précise, Milvus excelle par sa capacité à gérer des milliards de vecteurs sur des clusters distribués. Pinecone, d'autre part, offre une mise à l'échelle sans serveur et des performances fiables, ce qui en fait un choix solide pour les environnements de production.
Les équipes soucieuses des contraintes budgétaires pourraient envisager Quadrant, connu pour son efficacité mémoire et ses prix compétitifs. Alternativement, Chroma C'est une option gratuite, idéale pour le prototypage ou les petits projets. Pour ceux qui sont déjà intégrés à l'écosystème MongoDB, Recherche vectorielle MongoDB offre une compatibilité transparente et une facilité d'utilisation.
Lors de votre prise de décision, concentrez-vous sur des facteurs tels que la vitesse des requêtes, l'évolutivité, la facilité d'intégration, les options de déploiement, le coût et l'expérience globale du développeur. 678.
Bien que ces bases de données répondent à divers besoins RAG, leur gestion peut néanmoins poser des défis importants. Des tâches telles que l'intégration, l'indexation et l'optimisation des performances nécessitent une attention particulière. C'est là que Laténode devient un outil révolutionnaire. Ses workflows visuels automatisent ces processus complexes, vous permettant de créer des applications RAG robustes sans la charge de la gestion de bases de données.
Simplifiez votre flux de travail avec Latenode - gérez le traitement des documents sans effort grâce à une automatisation intelligente. Que vous soyez en train de créer un prototype ou de mettre à l'échelle, Latenode garantit un développement efficace d'applications d'IA sans avoir besoin de maîtriser les subtilités du stockage vectoriel.
Lors du choix d'une base de données vectorielle pour les applications de génération augmentée de récupération (RAG), se concentrer sur performance et la faible latence est essentiel pour fournir des résultats rapides et précis. Optez pour des bases de données évolutives et assurez-vous d'une haute fiabilité. vitesse de requêteet offrent des fonctionnalités avancées telles que filtrage des métadonnées et compatibilité avec différents types de données.
Il est également important d’évaluer des facteurs tels que simplicité d'intégration, soutien communautaire rentabilité Pour garantir l'intégration parfaite de la base de données à votre système existant, les meilleures options trouveront un équilibre entre rapidité, fiabilité et adaptabilité, garantissant le bon fonctionnement et l'efficacité de vos applications RAG.
Latenode simplifie la gestion des bases de données vectorielles pour les systèmes de génération augmentée de données (RAG). Plutôt que de se soucier de l'installation, de la configuration ou de la maintenance manuelles de solutions de stockage vectorielles complexes, Latenode gère ces tâches de manière fluide. Il automatise la recherche et la récupération sémantiques grâce à des flux de travail documentaires intelligents, offrant ainsi une gestion optimale des données. des résultats efficaces et évolutifs sans exiger des utilisateurs une expertise en intégration ou en indexation.
Cette approche permet non seulement de réduire les efforts de maintenance, mais aussi d'accélérer la mise en œuvre et de garantir des performances fiables. Pour les organisations souhaitant développer des systèmes RAG sans les contraintes techniques liées à la gestion de bases de données vectorielles, Latenode offre une solution pratique et efficace.
Bases de données vectorielles open source comme Chroma et la Milvus apportent des avantages distincts aux systèmes de génération augmentée de récupération (RAG), ce qui en fait des outils précieux pour gérer et récupérer efficacement les données vectorielles.
Ces capacités positionnent Chroma et Milvus comme de solides options pour la création de systèmes RAG qui exigent des solutions de stockage et de récupération de vecteurs efficaces, évolutives et fiables.
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