Base de données vectorielle
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Une base de données vectorielle est une base de données utilisée pour stocker des vecteurs à haute dimension. Elle permet d'effectuer des recherches de données en fonction de leur similarité. Elle est généralement utilisée avec les grands modèles linguistiques (LLM)[1].
Exemples d'implémentations[modifier | modifier le code]
Références[modifier | modifier le code]
- « The Universal NFT Vector Database: A Scaleable Vector Database for NFT Similarity Matching »
- (en-US) Sawers, « Qdrant, an open source vector database startup, wants to help AI developers leverage unstructured data », TechCrunch, (consulté le )
- (en) « llama_index/llama_index/vector_stores/simple.py at main · run-llama/llama_index », GitHub (consulté le )
- (en) « llama_index/llama_index/vector_stores at main · run-llama/llama_index », GitHub (consulté le )
- « Simple Vector Store - LlamaIndex 🦙 0.6.5 », gpt-index.readthedocs.io (consulté le )
- « Using Vector Stores - LlamaIndex 🦙 0.6.5 », gpt-index.readthedocs.io (consulté le )
- « Thistle: A Vector Database in Rust »
