Comment migrer de Qdrant vers la base de données Actian VectorAI

Si votre base de données vectorielle charge de travail compte désormais 10 millions de vecteurs ou plus, et que les performances de l'requête sont devenues un goulot d'étranglement, il peut être intéressant d'envisager une migration de Qdrant vers Actian VectorAI DB. Dans un test de performance publié utilisant 10 millions de vecteurs avec des représentations à 768 dimensions sur un matériel identique, VectorAI DB a atteint 745,2 requêtes par seconde (QPS), soit une vitesse 32 fois supérieure à celle de Qdrant et 22 fois supérieure à celle de Milvus. Pour les équipes confrontées à des contraintes de débit et de latence à l'échelle de production, ces différences sont significatives.

Cela ne signifie pas pour autant que toutes les déploiement s utilisant Qdrant doivent migrer. Qdrant reste un choix par défaut solide pour de nombreuses charges de travail RAG (Retrieval-Augmented Generation) auto-hébergées. Qdrant peut support des millions de vecteurs, et les professionnels de la communauté continuent de considérer Qdrant comme l’une des bases de données vectorielles prêt pour la production les plus simples à exploiter. Si votre jeu de données reste inférieure à 10 millions de vecteurs, que vos exigences en matière de latence sont déjà satisfaites et que la précision de la recherche est votre principale préoccupation, il n’y a peut-être pas de raison de changer.

Cet article s'adresse aux équipes qui se trouvent confrontées à la situation inverse. Si votre base de données « jeu de données » approche les 10 millions de vecteurs, si votre plafond de requêtes par seconde (QPS) est devenu un frein, ou si votre latence p99 ne respecte plus les objectifs de niveau de service, ce guide vous explique les compromis à faire et vous accompagne tout au long du processus de migration. Vous découvrirez précisément dans quels cas Qdrant reste plus performant, et comment migrer une collection de Qdrant vers VectorAI DB en perturbant le moins possible votre application.

Tableau comparatif

Le tableau comparatif met en parallèle les résultats de VectorAI DB et de Qdrant dans des conditions données :

Résultats des tests de performance de VectorAI DB et Qdrant

Tests de performance

Configuration de référence

• jeu de données: 10 millions de vecteurs, 768 dimensions.
• Taille du lot : 500.
• Matériel : serveur à 8 cœurs et 64 Go de RAM, et client à 8 cœurs et 32 Go de RAM.
• Configuration de l'index : paramètres par défaut « Hierarchical Navigable Small World » (HNSW) pour les deux produits.
• requête charge de travail: Test de performance de la latence série, test de performance du QPS à pleine charge et mesure du taux de rappel par rapport aux données de référence.

Le test de performance met en évidence un avantage net de VectorAI DB avec 10 millions de vecteurs. VectorAI DB offre un débit environ 32 fois supérieur, une latence p99 plus de cinq fois inférieure et un chargement plus rapide de l'jeu de données . Qdrant Local atteint un taux de rappel plus élevé, ce qui en fait la meilleure option lorsque la précision de la recherche prime sur les exigences en matière de débit et de latence.

Méthodologie

Ce benchmark s'applique directement à votre charge de travail si vous effectuez des recherches vectorielles à grande échelle sur un seul nœud et que vous accordez de l'importance au débit d'requête , à la latence et à la qualité des résultats. Si votre environnement diffère considérablement des conditions de test, considérez ces résultats comme indicatifs plutôt que prédictifs.

Le test de performance a utilisé une base de données « jeu de données » contenant 10 millions de vecteurs, chacun comportant 768 dimensions. VectorAI DB et Qdrant Local ont tous deux traité la même jeu de données sur un matériel identique. L’environnement de test était composé d’un serveur à 8 cœurs doté de 64 Go de RAM hébergeant la base de données, et d’une machine cliente à 8 cœurs dotée de 32 Go de RAM générant l’ requête charge de travail . Le test a également utilisé une taille de lot de 500.

Afin de garantir une comparaison équitable, les deux produits ont utilisé leur configuration d'index par défaut « Hierarchical Navigable Small World » (HNSW). Aucun réglage personnalisé, aucune optimisation des paramètres ni aucun ajustement de performances spécifique au fournisseur n'ont été effectués. L'objectif était de comparer le comportement « tel quel » plutôt que de mesurer les limites de l'un ou l'autre système après un réglage approfondi.

Ce test de performance a évalué quatre indicateurs :

• Nombre de requêtes par seconde (QPS) en charge maximale d'requête .
• Latence de l'requête en série p95.
• Latence de la liaison série requête , p. 99.
• Taux de rappel mesuré par rapport à une référence jeu de données.

Le test de performance a également mesuré la durée de chargement d'jeu de données , qui correspond au temps nécessaire pour charger l'intégralité de jeu de données et atteindre l'état « prêt pour la production ».

Ce que cette méthodologie ne couvre pas

Avant d'appliquer ces résultats à votre infrastructure, veuillez noter trois limites importantes :

• Ce test de performance ne mesure pas le débit d'écriture simultanée.
• Ce test de performance n'évalue pas les déploiements distribués ou à plusieurs nœuds.
• Le test de performance n'évalue pas les charges de travail inférieures à 10 millions de vecteurs.

Ces limites sont importantes car de nombreux systèmes de production de type « Retrieval-Augmented Generation » (RAG) fonctionnent en dessous de l’échelle de 10 millions de vecteurs testée ici. Des déploiements relativement modestes peuvent support des millions de vecteurs de manière efficace sur du matériel modeste. Si votre charge de travail entre dans cette catégorie, le benchmark peut surestimer l’ avantage e pratique de la migration. Si votre jeu de données approche déjà les 10 millions de vecteurs et continue de croître, les résultats fournissent une approximation beaucoup plus fidèle du comportement en conditions réelles.

Le compromis lié au rappel

Si la qualité de la recherche est votre priorité, Qdrant Local affiche de meilleures performances dans ce test comparatif. Avec 10 millions de vecteurs et 768 dimensions, Qdrant Local a atteint un taux de rappel de 0,9985, contre 0,9882 pour VectorAI DB.

Cette différence est importante, car le taux de rappel mesure la fréquence à laquelle une base de données vectorielle renvoie les voisins corrects par rapport à un ensemble de résultats de référence. Un taux de rappel plus élevé signifie que moins de résultats pertinents sont omis lors de la recherche. Dans les applications où l'omission d'un document a des conséquences significatives, même une différence relativement faible au niveau du taux de rappel peut influencer le processus de sélection de la base de données.

Exemples :

• Les systèmes de recherche d'enregistrement s médicales, dans lesquels un contexte incomplet peut influencer les décisions en aval.
• plateformes de la procédure de communication de pièces, lorsque l'omission de certains documents soulève des problèmes de conformité et de risque.
• Systèmes de gestion des connaissances d'entreprise où la précision prime sur le volume de réponses.
• Applications de recherche et d'exploration scientifique axées sur une recherche exhaustive.

Le choix approprié dépend de la contrainte qui limite votre système. Si vos utilisateurs sont confrontés à des temps de récupération lents, au non-respect des objectifs de niveau de service ou à des goulots d’étranglement s de débit à grande échelle, les gains de performances peuvent l’emporter sur la réduction du taux de rappel. Si le taux de rappel est la principale exigence et que votre volume d’ requête s actuel reste gérable, le taux de rappel plus élevé de Qdrant Local peut justifier de rester sur cette plateforme.

Quand effectuer la migration ?

Vous devriez migrer de Qdrant vers VectorAI DB lorsque le débit et la latence deviennent les principales contraintes de votre infrastructure de recherche vectorielle. Si des indicateurs tels que le QPS et la latence ont un impact direct sur votre expérience d'utilisateur s ou sur vos objectifs de niveau de service, la migration devient une option envisageable.

Envisagez la migration si l'une ou plusieurs des conditions suivantes s'appliquent :

• Votre application a atteint le plafond de QPS de Qdrant sous la charge de production.
• Votre latence P99 dépasse les exigences de votre accord de niveau de service (SLA).
• Votre jeu de données approche ou a déjà dépassé les 10 millions de vecteurs.
• Votre croissance prévue fera passer l'jeu de données e à plusieurs dizaines de millions de vecteurs au cours des 12 à 24 prochains mois.
• requête Le débit et le temps de réponse sont plus importants que l'obtention du taux de rappel le plus élevé possible.

Vous devriez envisager de rester sur Qdrant si :

• La précision de la récupération est votre principale exigence.
• Votre « jeu de données » reste inférieure à 10 millions de vecteurs et aucune croissance significative n'est prévue.
• Votre latence actuelle répond déjà aux exigences de l'entreprise.
• Votre équipe a réalisé d'importants investissements dans des outils, des flux de travail et des processus opérationnels spécifiques à Qdrant.
• L'effort d'ingénierie nécessaire à la migration l'emporte sur les gains de performances attendus.

Organigramme de prise de décision

Comment effectuer la migration

La migration de Qdrant vers la base de données VectorAI suit un processus simple :

• Importer dans Qdrant.
• Exporter depuis Qdrant.
• Créer une collection VectorAI DB.
• Créer un script de migration.
• Valider la migration.

L'objectif est de déplacer vos vecteurs et vos charges utiles sans modifier la sémantique de votre application, tout en améliorant les performances d'requête à grande échelle.

Étape 1 : Importation dans Qdrant

Avant de lancer la migration, vous devez disposer d'une collection Qdrant contenant des données. Cette étape consiste à configurer un environnement local sur lequel Qdrant et VectorAI DB s'exécutent à l'aide de Docker Compose.

Créez un fichier docker-compose.yml pour installer les deux bases de données vectorielles :

services:

 vectorai:

   image: actian/vectorai:latest

   platform: linux/amd64

   container_name: vectorai_db

   ports:

    - "6573:6573" # REST

    - "6574:6574" # gRPC

   volumes:

     # vector data persists across restarts

    - ./data:/var/lib/actian-vectorai

   environment:

    - VECTORAI_LOG_LEVEL=info

    - ACTIAN_VECTORAI_ACCEPT_EULA=YES

   restart: unless-stopped

 qdrant:

   image: qdrant/qdrant

   platform: linux/arm64

   container_name: qdrant

   ports:

    - "6333:6333"

   volumes:

    - ./qdrant_data:/qdrant/storage

Démarrez les deux conteneurs en exécutant la commande suivante :

docker-compose up -d

Vérifiez que les deux services fonctionnent correctement avant de continuer :

Démarrage des conteneurs

Ensuite, initialisez votre environnement Python à l'aide d'UV:

uv init .

Installez les dépendances en exécutant la commande suivante :

uv add actian-vectorai-client requests qdrant-client

Créez un fichier nommé ingest_to_qdrant.py :

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from qdrant_client.models import Distance, VectorParams, PointStruct

QDRANT_HOST  = "localhost"

QDRANT_PORT  = 6333

COLLECTION   = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION    = 768

BATCH_SIZE   = 256

NUM_VECTORS  = 1_000

def generate_data(num: int, dim: int):

np.random.seed(42)

ids      = list(range(num))

vectors  = np.random.randn(num, dim).astype(np.float32).tolist()

payloads = [

{

"source":   f"doc_{i:06d}",

"category": ["electronics", "clothing", "food"][i % 3],

"in_stock": i % 2 == 0,

}

for i in range(num)

]

return ids, vectors, payloads

def batch(lst, size):

for i in range(0, len(lst), size):

yield lst[i : i + size]

def main():

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

existing = [c.name for c in client.get_collections().collections]

if COLLECTION in existing:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

else:

client.create_collection(

collection_name=COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.COSINE),

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created (dim={DIMENSION}, distance=COSINE).")

ids, vectors, payloads = generate_data(NUM_VECTORS, DIMENSION)

print(f"Prepared {len(ids)} vectors for ingestion.")

total = 0

for id_batch, vec_batch, pay_batch in zip(

batch(ids, BATCH_SIZE),

batch(vectors, BATCH_SIZE),

batch(payloads, BATCH_SIZE),

):

points = [

PointStruct(id=i, vector=v, payload=p)

for i, v, p in zip(id_batch, vec_batch, pay_batch)

]

client.upsert(

collection_name=COLLECTION,

points=points,

wait=True,

)

total += len(points)

print(f"  Upserted {total}/{len(ids)} vectors…")

count = client.count(COLLECTION).count

print(f"\nDone. Qdrant reports {count} vectors in '{COLLECTION}'.")

if __name__ == "__main__":

main()

Ce fichier crée une collection nommée « qdrant_actian_migration_collection » si celle-ci n'existe pas encore, génère 1 000 vecteurs synthétiques à 768 dimensions ainsi que les « métadonnées » associés, puis les télécharge vers Qdrant par lots de 256 à l'aide d'opérations « upsert ». Tout au long du processus, il affiche la progression de l'ingestion et, une fois tous les vecteurs chargés, vérifie le bon déroulement de l'opération en interrogeant la collection et en affichant le nombre total de vecteurs stockés dans celle-ci.

Exécutez le script en tapant :

uv run ingest_to_qdrant.py

Voici le résultat :

Importer des données dans la collecte Qdrant

Étape 2 : Exporter les données depuis Qdrant

Une fois l'ingestion terminée, l'étape suivante consiste à extraire de Qdrant un instantané cohérent de votre jeu de données .

Créer un fichier export_from_qdrant.py: 

import json

from qdrant_client import QdrantClient

QDRANT_HOST = "localhost"

QDRANT_PORT = 6333

COLLECTION  = "qdrant_actian_migration_collection"

OUTPUT_FILE = "qdrant_export.json"

BATCH_SIZE  = 256

client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

records = []

offset  = None

while True:

batch, next_offset = client.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

for record in batch:

records.append({

"id":      record.id,

"vector":  record.vector,

"payload": record.payload,

})

print(f"Exported {len(records)} vectors…")

if next_offset is None:

break

offset = next_offset

with open(OUTPUT_FILE, "w") as f:

json.dump(records, f)

print(f"Done. {len(records)} records written to {OUTPUT_FILE}")

Ce script effectue une exportation complète des données d'une collection de bases de données vectorielles Qdrant. Il se connecte à la base de données, lit tous les enregistrements stockés par lots gérables, récupère l'identifiant, l'embedding vectoriel et l'métadonnées de chaque « enregistrement», puis les stocke en mémoire.

Exécutez le script en tapant :

uv run export_from_qdrant.py

Vous obtenez le résultat illustré dans l'image :

Exporter des données depuis Qdrant

Une fois l'ensemble de la collection traité, il enregistre les données exportées dans un fichier JSON (qdrant_export.json) situé dans votre répertoire de travail actuel.

Étape 3 : Créer une collection VectorAI DB

Avant d'importer des données, vous devez préparer le système de destination.

Créer un fichier create_collection.py :

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as client:

info = client.health_check()

print(f"Connected to {info['title']} v{info['version']}")

client.collections.create(

"qdrant_actian_migration_collection",

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print("Collection 'qdrant_actian_migration_collection' created successfully")


This code connects to a local VectorAI DB server, verifies the connection with a health check, and then creates a new vector collection named qdrant_actian_migration_collection configured to store 768-dimensional vectors using cosine similarity for searches.

Exécutez le script en tapant :

uv run create_collection.py

Vous devriez voir le résultat suivant :

Créer une collection VectorAI DB

Étape 4 : Créer le script de migration

Une fois que les deux systèmes sont prêts, vous créez un script de migration qui assure la transition entre les deux formats.

Créer un fichier migrate.py:

import json

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct, exceptions

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

DIMENSION     = 768

BATCH_SIZE    = 256

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

# Create collection, skip if it already exists

try:

vectorai.collections.create(

COLLECTION,

vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine)

)

print(f"Collection '{COLLECTION}' created in VectorAI DB")

except exceptions.CollectionExistsError:

print(f"Collection '{COLLECTION}' already exists — skipping creation.")

# Stream all points from Qdrant and insert in batches

offset = None

total  = 0

while True:

records, next_offset = qdrant.scroll(

collection_name=COLLECTION,

limit=BATCH_SIZE,

offset=offset,

with_vectors=True,

with_payload=True,

)

if not records:

break

points = [

PointStruct(id=r.id, vector=r.vector, payload=r.payload)

for r in records

]

vectorai.points.upsert(COLLECTION, points)

total  += len(points)

offset  = next_offset

print(f"Migrated {total} vectors…")

if next_offset is None:

break

count = vectorai.points.count(COLLECTION)

print(f"Migration complete. VectorAI DB count: {count} (Qdrant exported: {total})")

Ce script effectue une migration en masse de données vectorielles depuis une collection Qdrant vers une collection Actian VectorAI. Il effectue les opérations suivantes :

• Se connecte à la fois à Qdrant et à Actian VectorAI : vérifie que la collection cible existe bien dans VectorAI et la crée si nécessaire.
• Lit par lots les vecteurs, les identifiants et les données d'métadonnées s associées à partir de Qdrant.
• Ajoute chaque lot de données à la collection VectorAI.
• Permet de suivre et d'afficher l'avancement de la migration au fur et à mesure du transfert des enregistrements.
• Le processus se poursuit jusqu'à ce que toutes les données aient été copiées depuis Qdrant.
• Vérifie la migration en comptant les vecteurs stockés dans VectorAI.
• Affiche un récapitulatif final comparant le nombre d'enregistrements exportés depuis Qdrant au nombre d'enregistrements stockés dans VectorAI.

Exécutez le script en tapant :

uv run migrate.py

Migrer les données de Qdrant vers la base de données VectorAI

Étape 5 : Vérification de la migration

Une fois le transfert de données effectué, vérifiez que les données de votre base de données VectorAI correspondent bien à celles de Qdrant. À ce stade, vous devez vérifier deux propriétés essentielles :

• Exhaustivité des données (les nombres de vecteurs concordent d'un système à l'autre)
• Exactitude de base de l'ingestion (aucune écriture manquante ou incomplète)

Le script de validation compare directement les deux bases de données en interrogeant le nombre de vecteurs qu'elles contiennent.

Créer un fichier verify_migration.py:

"""
verify_migration.py

Verifies migration completeness between Qdrant and VectorAI DB by:

1. Comparing total vector counts
2. Sample-checking vector values and payloads for a subset of IDs
3. Flagging any mismatches in values, payloads, or missing records

Prerequisites:

pip install qdrant-client actian-vectorai numpy

Usage:

python verify_migration.py

"""

import random

import numpy as np

from qdrant_client import QdrantClient

from actian_vectorai import VectorAIClient

QDRANT_HOST   = "localhost"

QDRANT_PORT   = 6333

VECTORAI_HOST = "localhost:6574"

COLLECTION    = "qdrant_actian_migration_collection"

SAMPLE_SIZE   = 200      # number of random IDs to spot-check

TOLERANCE     = 1e-6     # floating point tolerance for vector value comparison

print("=" * 60)

print("Migration Verification")

print("=" * 60)

qdrant = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)

# ── 1. Count comparison ───────────────────────────────────────

qdrant_count = qdrant.count(COLLECTION).count

print(f"\n[1] Vector counts")

print(f"    Qdrant   → {qdrant_count:,} vectors")

with VectorAIClient(VECTORAI_HOST) as vectorai:

    vectorai_count = vectorai.points.count(COLLECTION)

    print(f"    VectorAI → {vectorai_count:,} vectors")

    if qdrant_count == vectorai_count:

        print(f"    ✓ Counts match ({qdrant_count:,})")

        print(f"    Note: matching counts confirm no vectors were lost or")

        print(f"    duplicated, but do not verify vector values or payloads.")

    else:

        diff = abs(qdrant_count - vectorai_count)

        print(f"    ✗ Count mismatch — {diff:,} vectors missing or duplicated.")

        print(f"    Re-run migrate.py before proceeding with sample checks.")

    # ── 2. Sample vector and payload check ───────────────────────

    print(f"\n[2] Sample check ({SAMPLE_SIZE} random IDs)")

    print(f"    Scrolling Qdrant to collect candidate IDs...")

    # Collect IDs only — memory-safe at 10M+ vectors

    all_ids = []

    offset  = None

    BATCH   = 1000

    while True:

        records, next_offset = qdrant.scroll(

            collection_name=COLLECTION,

            limit=BATCH,

            offset=offset,

            with_vectors=False,

            with_payload=False,

        )

        all_ids.extend(r.id for r in records)

        if next_offset is None:

            break

        offset = next_offset

    print(f"    Collected {len(all_ids):,} IDs from Qdrant.")

    sample_ids = random.sample(all_ids, min(SAMPLE_SIZE, len(all_ids)))

    # Fetch sampled records from both sides

    qdrant_records = qdrant.retrieve(

        collection_name=COLLECTION,

        ids=sample_ids,

        with_vectors=True,

        with_payload=True,

    )

    qdrant_map = {r.id: r for r in qdrant_records}

    # with_vectors=True required — VectorAI DB returns vectors=None by default

    vectorai_records = vectorai.points.get(COLLECTION, sample_ids, with_vectors=True)

    vectorai_map     = {r.id: r for r in vectorai_records}

    # Compare

    missing_in_vectorai = []

    payload_mismatches  = []

    vector_mismatches   = []

    for rid in sample_ids:

        if rid not in vectorai_map:

            missing_in_vectorai.append(rid)

            continue

        q = qdrant_map[rid]

        v = vectorai_map[rid]

        # Payload check

        if q.payload != v.payload:

            payload_mismatches.append(rid)

        # Vector value check — Qdrant uses .vector, VectorAI DB uses .vectors

        q_vec = np.array(q.vector,  dtype=np.float32)

        v_vec = np.array(v.vectors, dtype=np.float32)

        if not np.allclose(q_vec, v_vec, atol=TOLERANCE):

            vector_mismatches.append(rid)

    print(f"\n    Results across {len(sample_ids)} sampled vectors:")

    if not missing_in_vectorai:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled IDs present in VectorAI DB")

    else:

        print(f"    ✗ {len(missing_in_vectorai)} IDs missing in VectorAI DB: "

              f"{missing_in_vectorai[:10]}")

    if not vector_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled vectors match "

              f"within tolerance ({TOLERANCE})")

    else:

        print(f"    ✗ {len(vector_mismatches)} vector value mismatches: "

              f"{vector_mismatches[:10]}")

    if not payload_mismatches:

        print(f"    ✓ All {len(sample_ids)} sampled payloads match")

    else:

        print(f"    ✗ {len(payload_mismatches)} payload mismatches: "

              f"{payload_mismatches[:10]}")

    # ── 3. Final verdict ──────────────────────────────────────────

    print("\n" + "=" * 60)

    all_clear = (

        qdrant_count == vectorai_count

        and not missing_in_vectorai

        and not vector_mismatches

        and not payload_mismatches

    )

    if all_clear:

        print(f"✓ Migration verified. Counts match, vectors and payloads")

        print(f"  are consistent across {SAMPLE_SIZE} sampled records.")

        print(f"  Note: this is a statistical check, not an exhaustive scan.")

        print(f"  Increase SAMPLE_SIZE for higher confidence on large datasets.")

    else:

        print(f"✗ Verification failed. Re-run migrate.py to fix missing or")

        print(f"  mismatched vectors before switching production traffic.")

    print("=" * 60)

Ce script effectue une vérification à plusieurs niveaux entre Qdrant et la base de données VectorAI :

1. Il compare le nombre total de vecteurs afin de vérifier l'intégralité de la structure.
2. Il sélectionne aléatoirement des identifiants et vérifie que tous les enregistrements existent dans les deux systèmes.
3. Il compare les valeurs des vecteurs à l'aide d'une tolérance numérique afin de détecter une dérive de l'embedding.
4. Il vérifie l'cohérence des données utiles dans les deux bases de données.

Si les comptages correspondent et que les enregistrements échantillonnés sont cohérents, la migration est validée statistiquement. Si une divergence est détectée, le script signale les vecteurs manquants, les incohérences dans les données ou les divergences entre vecteurs avant la mise en production.

Si les nombres ne correspondent pas, le script indique la différence exacte. Dans ce cas, vous devez relancer le processus de migration pour la plage de lots manquante avant de poursuivre.

Exécutez le script en tapant :

uv run verify_migration.py

Vérifier la migration des données

Quand ne pas procéder à la migration

Qdrant constitue le meilleur choix lorsque la qualité de la recherche prime sur le débit et que votre système n’est pas encore soumis à des contraintes d’évolutivité. Il n’est pas recommandé de migrer si votre base de données « jeu de données » reste inférieure à 10 millions de vecteurs et si votre charge de travail « requête » reste dans les limites opérationnelles de Qdrant. Dans ces conditions, le taux de rappel plus élevé de Qdrant offre une recherche du plus proche voisin plus précise que celle de VectorAI DB, ce qui est essentiel pour les charges de travail où l’absence de contexte pertinent n’est pas acceptable.

Continuez à utiliser Qdrant si votre application privilégie la précision à la vitesse, notamment dans des domaines tels que la recherche juridique, la recherche médicale ou les systèmes soumis à des exigences strictes en matière de conformité. Vous devriez également éviter la migration si votre équipe est déjà fortement intégrée au SDK, aux outils opérationnels et aux workflows d’ déploiement de Qdrant, et si le coût technique de la migration l’emporte sur les gains de performances.

VectorAI DB devient la meilleure option lorsque votre système atteint ses limites de QPS en continu, que la latence p99 dépasse les exigences d’ SLA , ou que votre base de données jeu de données approche les 10 millions de vecteurs et continue de croître. Le choix ne repose pas sur les capacités, mais sur la contrainte qui domine votre charge de travail.

Pour conclure

Dans cet article, nous avons comparé Qdrant et VectorAI DB dans le cadre de charges de travail vectorielles à grande échelle. Nous avons examiné le comportement de ces deux systèmes dans des conditions identiques, identifié leurs points forts respectifs et mis en évidence les compromis qui prennent toute leur importance dans les environnements de production.

Nous avons également suivi l'intégralité du processus de migration de Qdrant vers VectorAI DB, depuis l'ingestion et l'exportation initiales jusqu'à la validation de la migration achevée. L'objectif était de montrer non seulement quand un changement de plateforme est pertinent, mais aussi comment le mettre en œuvre en toute sécurité lorsque les performances deviennent la principale contrainte.

Cette décision dépend en fin de compte de vos besoins en matière d'charge de travail , notamment à grande échelle, ainsi que de la manière dont vous conciliez la précision de la recherche et les performances du système.

Commencez dès aujourd'hui à utiliser Actian VectorAI DB Community Edition en vous inscrivant. Consultez la documentation pour obtenir des informations sur l'déploiement ation et les instructions d'utilisation, et rejoignez la communauté Discord pour bénéficier d'support s et participer aux discussions.

À propos de l'auteur

À propos de Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury est chef de produit pour Actian Zen et VectorAI DB, où elle dirige la stratégie de la plateforme de données en périphérie la plus robuste du secteur. Forte de son expérience chez MongoDB et Goldman Sachs, Tahiya est spécialisée dans la conception de produits qui concilient les besoins des grandes entreprises et la rapidité de développement moderne. Elle s'attache avec passion à simplifier les infrastructures de données, afin de permettre aux équipes d'ingénieurs de passer plus rapidement du prototype à la mise en production.