Index vectoriel vs base de données vectorielle, clairement expliqué ! La plupart des gens utilisent ces termes de manière interchangeable. C'est une erreur. Pensez-y de cette façon : Un index vectoriel est un algorithme. Il prend vos vecteurs, les organise dans une structure recherchable (comme HNSW) et trouve rapidement des éléments similaires. FAISS est un bon exemple. Mais un algorithme seul ne gère pas le stockage, le filtrage ou l'échelle. Il se contente de rechercher. Une base de données vectorielle enveloppe cet index avec tout ce dont vous avez besoin - stockage distribué, filtrage de métadonnées, persistance et accès simultané. Elle vous offre également de la flexibilité dans la façon dont vous indexez. HNSW, IVF, DiskANN - différentes techniques pour différents compromis entre vitesse, précision et mémoire. Milvus est un bon exemple. Donc, l'un est un composant. L'autre est un système. Cette distinction semble académique jusqu'à ce que vous atteigniez l'échelle. Alors cela devient coûteux. Une entreprise de conduite autonome a appris cela à ses dépens. Ils construisaient un système de recherche pour des séquences de conduite - à grande échelle. Chaque trajet génère des images ; chaque image devient un vecteur d'embedding. Les ingénieurs devaient interroger des scénarios comme "intersections urbaines nocturnes avec des piétons" sur des mois de données. FAISS était le point de départ naturel. Rapide, léger, facile à configurer. Mais à mesure que les données augmentaient, les embeddings de chaque jour devenaient un fichier d'index séparé. Des mois plus tard : des centaines de milliers de fichiers isolés. ...