Qdrant ou PGVECTOR ? La bonne base de données vectorielle pour les PME

pgvector est suffisant si vous utilisez déjà PostgreSQL et que vous avez besoin d’une recherche IA sur une quantité gérable de sections de texte avec des filtres simples. Qdrant est le meilleur choix pour les grands inventaires de documents, de nombreux filtres tels que les autorisations et départements, et si une recherche hybride de sens et de mots-clés est souhaitée. Les deux sont open source et peuvent être exploités sur des serveurs en Allemagne.

Si vous envisagez une recherche de documents IA ou un chatbot avec des connaissances de l’entreprise, vous vous heurterez rapidement à la question de la base de données vectorielle. Ce que cela signifie réellement est expliqué dans l’article Vector databases expliqué simplement. Il s’agit de la sélection.

Ce qui les distingue

pgvector est une extension de la base de données populaire PostgreSQL. Les vecteurs sont stockés dans une table normale à côté d’autres données et interrogés avec SQL. Qdrant est une base de données autonome écrite en Rust, conçue exclusivement pour la recherche vectorielle et sous licence Apache 2.0.

Le point clé : les filtres

Dans les entreprises, « trouver les textes les plus similaires » est rarement demandé, mais « trouver les textes les plus similaires que cette personne est autorisée à voir, du département X, d’un âge d’un an non plus vieux ». Selon la documentation, pgvector filtre les indices de proximité selon le balayage d’indice, ce qui peut entraîner peu ou pas de résultats avec des filtres stricts ; il existe des antidotes à cela tels que des balayages itératifs ou du partitionnement. Qdrant applique des filtres directement aux métadonnées dans la recherche. Plus il y a de filtres, plus il est probable qu’il parle au nom de Qdrant. Plus vous pouvez en savoir plus dans l’article Permissions in AI Search.

Recherche hybride : signification plus mot-clé

La recherche de sens pur trouve « droit aux vacances » lorsqu’on lui demande des « jours de congé » – mais pas de manière fiable le numéro d’article « HX-2040 ». Qdrant combine des vecteurs denses (signification) avec des vecteurs fins (mots-clés) et fusionne les listes de résultats, par exemple avec la fusion de rang réciproque. L’article Recherche hybride montre comment cela fonctionne.

Soutien à la décision

Plus important que la base de données

Le choix de la base de données détermine rarement la qualité à elle seule. Tout aussi importants sont la division des documents en sections, le modèle d’intégration choisi et la maintenance des données. L’article expliqué simplement par Embeddings décrit la connexion.

Nous utilisons généralement Qdrant pour des projets clients, auto-hébergés en Allemagne, comme base de notre recherche de documents IA.

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce que PGVECTOR ?

Une extension open source pour PostgreSQL qui stocke des vecteurs et permet la recherche de similarité via SQL. Elle convient si PostgreSQL est déjà utilisé.

Qdrant est-il plus rapide que PGVECTOR ?

Cela ne peut pas être dit en général ; cela dépend de la quantité de données, de l’index et des filtres. L’avantage de Qdrant réside avant tout dans de nombreux filtres et la recherche hybride intégrée.

Puis-je passer de pgvector à Qdrant plus tard ?

Oui. Les documents sont réintégrés ou les vecteurs existants sont transférés. Avec une connexion proprement construite, c’est une étape gérable.

Ai-je vraiment besoin de ma propre base de données vectorielle ?

Pas forcément pour les petites collections – Open WebUI propose une solution intégrée. Si vous avez beaucoup de documents, des mises à jour automatiques et des droits, cela vaut le coup d’en avoir un vous-même.

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