Une base de données vectorielle est un système spécialisé qui stocke et gère des données converties en vecteurs (séquences de nombres) en utilisant des
embeddings. Contrairement aux bases de données traditionnelles qui recherchent des correspondances exactes, celles-ci peuvent trouver des éléments similaires même s'ils ne sont pas identiques.
Les
embeddings sont la clé de ces bases de données : ils transforment des données complexes comme des textes, des images ou des sons en vecteurs mathématiques qui capturent leur sens et leurs relations. Par exemple, dans un
embedding de mots, des termes comme "roi" et "monarque" seront représentés par des vecteurs très similaires, ce qui permet au système de trouver des connexions sémantiques au-delà de la correspondance littérale des mots.
Les bases de données vectorielles sont fondamentales pour de nombreux
systèmes d'IA. Lorsqu'un système de recherche a besoin de trouver des informations connexes, il utilise ces
embeddings pour comparer des vecteurs et récupérer des contenus conceptuellement similaires. Cela s'applique aux systèmes de recommandation, à la recherche sémantique, à l'analyse de documents et à de nombreuses autres applications où la recherche de similitudes plus profondes que les simples correspondances textuelles est d'intérêt.