Comparaison de la profondeur des bases de données vectorielles : Weaviate, Milvus et Qdrant
Dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, en particulier lors de la création d'applications telles que les systèmes RAG (Retrieval Augmented Generation) et la recherche sémantique, il devient crucial de traiter et d'extraire efficacement des données non structurées massives. Les bases de données vectorielles sont devenues une technologie de base pour relever ce défi. Elles ne servent pas seulement à stocker des données ...