L'article commence par une introduction aux bases de données vectorielles, soulignant leur importance dans le stockage et la manipulation des embeddings, qui sont des représentations numériques vectorielles de données telles que du texte, des images ou des vidéos. Ces embeddings permettent de mesurer la similarité sémantique entre différents objets, ce qui est crucial pour les applications d'IA comme les agents conversationnels et les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation). L'auteur explique ensuite les deux principales approches pour générer des embeddings : les modèles généralistes et les modèles spécialisés, chacun ayant ses avantages et ses inconvénients en termes de coût et de précision. L'article aborde également les différentes méthodes de stockage des embeddings et des métadonnées associées, en comparant les solutions intégrées et les solutions externes. Il détaille les opérations courantes sur les bases de données vectorielles, telles que la recherche vectorielle, les opérations CRUD, la filtration par métadonnées, et la réindexation. Enfin, l'article passe en revue les principales bases de données vectorielles disponibles, en discutant leurs architectures, leurs index et leurs optimisations spécifiques, ce qui permet aux lecteurs de mieux comprendre comment choisir la base de données la plus adaptée à leurs besoins spécifiques en matière d'IA et de traitement des données vectorielles.