Actian VectorAI DB est-elle la meilleure alternative à Embarqué ?

C'est la dépendance à PostgreSQL qui détermine cette comparaison avant même tout test de performance. Si une application est déjà connectée à un backend Postgres, pgvector constitue la solution la plus pratique pour la recherche vectorielle. L'équipe évite ainsi une migration vers une base de données vectorielle, la mise en place de nouveaux guides d'exploitation, les lacunes en matière de surveillance et les modes de défaillance inconnus.

Ce compromis évolue dans le cas de déploiements aux ressources limitées et dépourvus d’infrastructure existante. La mise en place d’une base de données relationnelle dédiée exclusivement à la recherche vectorielle entraîne une surcharge en mémoire et des coûts opérationnels que le matériel en périphérie et les applications Embarqué ne peuvent pas toujours supporter.

Nous comparons ces deux approches et montrons précisément dans quels cas Actian VectorAI DB s'impose comme le meilleur choix par rapport à pgvector.

TL;DR

Voici une comparaison entre pgvector et VectorAI DB en termes de déploiement, de performances et de coût.

Configuration requise pour l'exécution de pgvector 

pgvector permet d'effectuer des recherches vectorielles dans une base de données relationnelle PostgreSQL grâce à une extension qui enregistre des types de données vectorielles et des opérateurs de similarité. Il ne fonctionne pas comme une base de données vectorielle dédiée.

Le déploiement de pgvector pour la recherche sémantique implique de mettre en place Postgres, d’installer l’extension au niveau du système d’exploitation (soit en compilant à partir du code source, soit via un gestionnaire de paquets), d’exécuter la commande `CREATE EXTENSION vector` dans chaque base de données, puis de créer des tables comportant des colonnes vectorielles pour stocker les représentations. Les équipes qui exploitent déjà une instance Postgres peuvent ignorer la plupart de ces étapes. L’extension vector s’installe en quelques minutes, et la base de données existante prend en charge la nouvelle charge de travail. 

Les équipes qui n’utilisent pas Postgres doivent supporter l’intégralité de la charge opérationnelle. PostgreSQL intègre dans son moteur la gestion de la mémoire, durabilité du journalisation par écriture anticipée (WAL) et la récupération après panne. Chaque déploiement cette charge avant même que l’application n’écrive une seule donnée. Sur matériel périphérique aux ressources limitées et les systèmes Embarqué , cet encombrement est le facteur déterminant. 

Postgres consomme environ 3 Go de mémoire vive, sans compter le système d'exploitation, le modèle d'IA et les données vectorielles. Les index HNSW ajoutent encore 2 à 3 fois la taille de base des vecteurs lors de la création des index. Pour 1 million de vecteurs à 768 dimensions, cela représente machine dotée de 11 Go de RAM constitue un point de départ réaliste. Exécutez cette charge de travail un contrôleur industriel de périphérie doté de 4 Go de RAM gérant l’inférence des données de capteurs, et le matériel ne pourra pas support . Quatre paramètres Postgres déterminent cet encombrement. 

Documentation Postgres recommande shared_buffers à 25 % de la mémoire vive, la valeur par défaut de work_mem est défini par défaut à 4 Mo par requête , maintenance_work_mem réserve 64 Mo pour la création d'index, et effective_cache_size est défini par défaut sur 4 Go, la valeur recommandée se situant entre 50 et 75 % de la mémoire vive totale. Le réglage de chaque paramètre afin d’optimiser les performances de la recherche vectorielle dans les déploiements auto-hébergés fait partie du travail quotidien d’une équipe Postgres. Pour les équipes sans expérience de Postgres, la courbe d’apprentissage n’est pas liée à la recherche vectorielle. Elles doivent se familiariser avec une base de données relationnelle uniquement pour activer une seule fonctionnalité.

Comparaison des piles de dépendances entre pgvector et VectorAI DB

VectorAI DB s’installe sous la forme d’un seul conteneur Docker, sans base de données relationnelle sous-jacente. Le niveau « Starter » permet de stocker 1 million de vecteurs à 768 dimensions avec une précision int8, le tout dans 1,7 Go de mémoire totale, soit environ 6 fois moins que la solution pgvector pour une charge de travail identique. Sur un contrôleur périphérique de 4 Go, cette différence de consommation de mémoire laisse une marge suffisante pour l’exécution du modèle d’IA, de l’application et du système d’exploitation. Une fois le déploiement , la question suivante est de savoir à quelle vitesse il répond.

Performances avec 1 million de vecteurs

Les résultats des tests de performance de pgvector varient d'un test publié à l'autre, car ils dépendent des paramètres HNSW et des réglages de PostgreSQL. Un test réalisé en avril 2026 réalisé en avril 2026 sur des instances AWS r6i.2xlarge (8 vCPU, 64 Go de RAM) avec 1 million de vecteurs et 768 dimensions a donné une latence p95 de 89 ms et une latence p99 de 124 ms pour un taux de rappel de 99,1 %. Un autre test utilisant un index HNSW avec m=16 et ef_construction=64 a donné un débit de 360 QPS avec une latence p95 de 48 ms. Ces fluctuations de latence illustrent bien le cadre d’application de pgvector. 

Avec un temps de latence p99 de 124 ms, pgvector est adapté aux bases de connaissances, aux systèmes de recommandation et aux catalogues de produits du commerce électronique, où les utilisateurs peuvent tolérer des latences occasionnelles supérieures à 100 ms dans la queue de distribution. L’inférence sur appareil dans des environnements hors connexion, les systèmes de sécurité et les applications locales de génération augmentée par la recherche (RAG) nécessitent une latence p99 comprise entre moins de 20 ms et 50 ms. Une application de capteurs dans le secteur industriel classifiant des défauts sur un nœud périphérique de 4 Go ne peut pas se permettre d’attendre 124 ms par requête. 

VectorAI DB affiche un débit de 1 040 requêtes par seconde (QPS) avec un taux de rappel de 99,48 % sur la même charge de travail composée d’un million de vecteurs à 768 dimensions, avec une latence p95 de 11,3 ms et une latence p99 de 12,7 ms. Le test de performance a été réalisé sur une machine dotée de 64 Go de RAM avec les paramètres HNSW suivants : m=32, ef_construction=512 et ef_search=512. 

requête p99 de 12,7 ms signifie que l'offre « Starter » de VectorAI DB, exécutée sur un appareil en périphérie, effectue une inspection visuelle sur une ligne de production en mouvement avec des contraintes d’inférence inférieures à 50 ms peut effectuer localement une recherche de similarité vectorielle et signaler une pièce défectueuse avant qu’elle ne quitte le poste d’inspection.

Performances avec 1 million de vecteurs

Consultez l'article consacré au benchmark VectorAI DB pour obtenir tous les détails concernant la méthodologie et la reproductibilité.

Le coût de la mise en production de pgvector

pgvector est un logiciel libre et gratuit, distribué sous licence PostgreSQL. L'infrastructure sur laquelle il fonctionne ne l'est pas.

L'extension d'une base de données Postgres existante avec pgvector n'entraîne aucun surcoût sur la facture de la base de données. Les données vectorielles partagent l'instance, la surveillance et le système de sauvegarde existants.

Pour les équipes qui n'utilisent pas Postgres, le coût réside dans la base de données elle-même. L'auto-hébergement implique de mettre en place un serveur, de le dimensionner pour les charges de travail vectorielles et de gérer l'optimisation continue qu'une base de données relationnelle nécessite pour ce type de charges de travail.

Les services Postgres gérés sur AWS RDS, Google Cloud SQL, Azure Database, Neon ou Supabase vous libèrent de la gestion de l’infrastructure, en la remplaçant par enfermement propriétaire des modèles tarifaires qui ne correspondent pas forcément à vos habitudes d’utilisation. Une instance db.r5.large dans la région us-east-1 coûte environ 183 $ par mois sur AWS RDS avec la configuration d’entrée de gamme, et ce coût peut grimper jusqu’à environ 4 400 $ à mesure que processeur en mémoire et processeur augmentent avec requête .

La facture augmente de manière non linéaire avec le nombre de vecteurs. Une équipe d’ingénieurs utilisant Postgres a constaté que la latence de recherche de son site de commerce électronique était passée de 50 ms à 800 ms lorsque le nombre de vecteurs de produits a dépassé les 10 millions. déploiement final en production, avec 50 millions de vecteurs, déploiement une instance dotée de 1 To de RAM, l’index HNSW à lui seul occupant 450 Go. Sur AWS RDS, le moteur de base de données pour cette charge de travail environ 8 700 dollars par mois en mode à la demande.

VectorAI DB facture charge de travail la charge de travail . L'offre « Starter » permet de traiter 1 million de vecteurs pour 417 $ par mois, 5 millions de vecteurs pour 1 250 $, et les charges de travail supérieures à 10 millions de vecteurs coûtent environ 2 500 $. Le coût dépend du nombre de vecteurs, et non de la puissance de la machine exécutant la charge de travail.

Comparaison des coûts pour 1 million de vecteurs

Avec 1 million de vecteurs et une instance Postgres existante, pgvector constitue la solution la plus économique pour se lancer en production. Pour les équipes qui mettent en place une nouvelle infrastructure dédiée exclusivement à la recherche vectorielle, la tarification de VectorAI DB est prévisible et ne donne lieu à aucune facture Postgres distincte.

Quand pgvector est le bon choix

pgvector est le choix idéal pour toute équipe qui utilise déjà Postgres en production.

La recherche vectorielle s'installe à l'aide d'une seule commande CREATE EXTENSION vector ; les représentations vectorielles et les données d'application partagent la même instance. Une requête une colonne vectorielle par ordre de similarité et utilise une jointure SQL (JOIN) pour combiner les données structurées issues de tables associées, sans logique de synchronisation.

L'environnement opérationnel reste inchangé. PostgreSQL sauvegarde les vecteurs à l'aide du workflow pg_dump workflow les surveille à l'aide des mêmes indicateurs requête de connexions. Pour une équipe PostgreSQL, la recherche vectorielle représente une charge de travail supplémentaire charge de travail un système qu'elle exploite déjà.

AWS RDS, Google Cloud SQL et Azure Database intègrent tous pgvector en tant qu’extension prise en charge. Les systèmes de recommandation, les bases de connaissances internes et les applications de recherche sémantique fonctionnent sur Postgres avec pgvector, avec des échelles de vecteurs allant de 1 million à 100 millions chez chaque fournisseur. Ces déploiements bénéficient des quatre décennies d’expérience de Postgres en matière d’ingénierie des bases de données, que pgvector n’a pas eu à reconstruire.

Opter pour une base de données vectorielle dédiée alors que Postgres héberge votre application revient à exploiter un deuxième service pour répondre à un besoin auquel Postgres répond déjà.

Organigramme de prise de décision pour une base de données

Expérience des développeurs et intégration

pgvector permet d'effectuer des opérations vectorielles, telles que la similarité cosinus, la distance L2 et le produit scalaire, à l'aide d'opérateurs SQL standard. Une seule requête combiner une recherche de similarité IVFFlat ou HNSW avec une clause WHERE pour effectuer une recherche hybride. Cette même requête également exploiter les fonctionnalités de recherche en texte intégral de PostgreSQL offertes par les modules tsvector et tsquery.

Les requêtes de la base de données VectorAI s'effectuent via un SDK Python JavaScript, ou directement via les API gRPC et REST. métadonnées via FilterBuilder restreint l'ensemble des résultats potentiels à l'aide de champs tels que les balises, les horodatages ou les identifiants de locataires, tandis que la recherche par similarité vectorielle via HNSW permet d'obtenir des résultats sémantiquement liés dans ces limites.

Les extraits de code ci-dessous illustrent la manière dont pgvector et VectorAI DB gèrent la recherche hybride pour les applications d'IA qui nécessitent à la fois une similarité sémantique et une recherche exacte du plus proche voisin. Chaque exemple crée un catalogue de vente au détail et effectue une recherche hybride qui classe les trois meilleurs résultats en fonction de la similarité vectorielle, tout en filtrant les articles de mode disponibles en stock.

Recherche hybride pgvector :

import random
import psycopg2
DIMENSION = 128
products = [
    (i, [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)], cat, True, f"2024-0{(i % 3) + 1}-01")
    for i, cat in enumerate(["apparel", "footwear", "accessories"] * 30)
]
with psycopg2.connect("postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/retail_db") as conn:
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
                id INTEGER PRIMARY KEY,
                embedding VECTOR(%s),
                category TEXT,
                in_stock BOOLEAN,
                added_at DATE
            )
        """, (DIMENSION,))
        cur.executemany(
            "INSERT INTO products (id, embedding, category, in_stock, added_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)",
            [(p[0], str(p[1]), p[2], p[3], p[4]) for p in products]
        )
        conn.commit()
        # Random stand-in for a real embedding. In production, generate this from an embedding model
        query_vector = [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)]
        cur.execute("""
            SELECT id, category, added_at, 1 - (embedding <=> %s::vector) AS score
            FROM products
            WHERE category = 'apparel' AND in_stock = TRUE
            ORDER BY score DESC
            LIMIT 3
        """, (str(query_vector),))
        for row in cur.fetchall():
            print(f"Score: {row[3]:.4f} | {row[1]} | added: {row[2]}")

Recherche hybride VectorAI DB :

import random
from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct, Field, FilterBuilder

DIMENSION = 128
COLLECTION = "products"
products = [
    PointStruct(
        id=i,
        vector=[random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)],
        payload={
            "category": cat,
            "in_stock": True,
            "added_at": f"2024-0{(i % 3) + 1}-01",
        }
    )
    for i, cat in enumerate(["apparel", "footwear", "accessories"] * 30)
]
filter_ = (
    FilterBuilder()
    .must(Field("category").eq("apparel"))
    .must(Field("in_stock").eq(True))
    .build()
)

with VectorAIClient("localhost:6574") as client:
    client.collections.create(COLLECTION, vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine))
    client.points.upsert(COLLECTION, products)
    # Random stand-in for a real embedding. In production, generate this from an embedding model
    query_vector = [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)]
    results = client.points.search(COLLECTION, vector=query_vector, limit=3, filter=filter_)
    for r in results:
        payload = client.points.get(COLLECTION, ids=[r.id])[0].payload
        print(f"Score: {r.score:.4f} | {payload['category']} | added: {payload['added_at']}")

pgvector hérite des pilotes, des ORM, des outils d'analyse et des bibliothèques de gestion de Postgres. Cette compatibilité permet d'intégrer la recherche vectorielle dans les modèles d'accès aux données existants pour les équipes qui utilisent déjà Postgres. Dans les environnements Postgres gérés, pgvector s'intègre également aux extensions spécifiques aux éditeurs.

En revanche, VectorAI DB ne dispose pas de la richesse des bibliothèques tierces et des intégrations que Postgres a su accumuler au fil du temps. Il se connecte directement à LangChain et LlamaIndex et prend en charge les modèles d’embedding provenant de fournisseurs tels que HuggingFace, OpenAI, Cohere et Anthropic. Une interface utilisateur locale est également fournie avec le conteneur Docker pour la gestion des collections, la surveillance des performances et requête , sans avoir à écrire de code.

pgvector s'appuie sur la garantie ACID de PostgreSQL. Postgres enregistre les représentations vectorielles et les données d'application au sein d'une seule transaction atomique, soutenue par le WAL et la restauration à un instant donné (PITR). Cette cohérence transactionnelle cohérence pour les systèmes qui enregistrent des représentations vectorielles parallèlement à des enregistrements financiers, des journaux d'audit ou des mises à jour d'inventaire, qui doivent pouvoir être annulés simultanément.

En contrepartie, pgvector suppose une expertise opérationnelle de PostgreSQL. Les développeurs doivent gérer la configuration de la base de données et les stratégies de création d'index, telles que la quantification binaire, parallèlement à la logique métier. VectorAI DB élimine cette dépendance et cette complexité opérationnelle. Il n'y a ni instance PostgreSQL ni configuration SQL, car l'interaction se limite à l'interface du SDK ou de l'API.

Comparaison avec d'autres bases de données vectorielles dans le cloud et open source

Chacune des bases de données vectorielles spécialisées ci-dessous gère la recherche vectorielle comme un système autonome. Les différences résident dans l'ampleur de l'infrastructure qu'elles impliquent et dans leur capacité à s'adapter à des environnements soumis à des contraintes.

Pinecone fonctionne comme un service cloud géré, sans infrastructure à gérer. Il élimine déploiement , mais nécessite une connexion réseau permanente et propose une tarification à l'utilisation qui commence à 50 $ par mois et peut atteindre environ 4 000 $ à mesure que requête augmente.

Milvus prend en charge plus de 100 millions de charges de travail vectorielles grâce à une architecture distribuée qui sépare le calcul, le stockage et métadonnées couches indépendantes. Il offre une accélération par GPU, une évolutivité horizontale et plusieurs types d’index au-delà de HNSW et IVFFlat, mais il dépend de Kubernetes pour déploiement distribué. En dessous de 100 millions de vecteurs, le coût d’exploitation du runtime multicomposant de Milvus est supérieur avantage d’évolutivité avantage .

Qdrant fournit un moteur vectoriel autonome implémenté en Rust, optimisé pour la recherche hybride grâce à l'indexation des charges utiles etisolement charge de travail isolement la multi-location. Il fonctionne comme un service unique sur site, mais le partitionnement, la réplication et la planification des capacités deviennent nécessaires à mesure que volume de données, le débit et les exigences de disponibilité augmentent.

Weaviate combine la recherche vectorielle à un modèle basé sur un schéma qui traite les enregistrements stockés comme des nœuds. Les requêtes s’exécutent via une interface basée sur GraphQL qui prend en charge la similarité vectorielle, la recherche hybride et la traversée par références croisées au sein d’une même requête, tandis que des intégrations natives gèrent la génération d’embeddings. Cependant, le schéma de Weaviate nécessite une conception préalable avant tout chargement de données, et son empreinte mémoire HNSW évolue en fonction de jeu de données , ce qui le rend inadapté à déploiement du matériel en périphérie.

ChromaDB fonctionne comme une Python légère qui stocke et interroge des vecteurs sans serveur de base de données dédié. Elle convient au développement local, aux expériences RAG et aux preuves de concept, mais ne dispose pas des durabilité de haute disponibilité et durabilité attendues dans les systèmes de production.

Ce tableau présente une vue d'ensemble des différences entre pgvector et chacune de ces bases de données vectorielles.

Pour conclure

Si Postgres prend déjà en charge l'application, optez pour pgvector. Une simple commande SQL suffit pour activer la recherche vectorielle ; les représentations vectorielles bénéficient des mêmes sauvegardes et des mêmes garanties ACID que les données relationnelles, et l'équipe n'a qu'une seule base de données à gérer. Si Postgres ne fait pas partie de l'architecture, VectorAI DB est la base de données vectorielle qu'il vous faut.

VectorAI DB évite d'avoir à installer Postgres pour la recherche vectorielle, de devoir respecter le seuil minimal de 11 Go de mémoire et de procéder à une optimisation continue de la base de données. Il en résulte une recherche vectorielle qui s'adapte au budget matériel dont dispose déjà l'application en périphérie.

Inscrivez-vous à l'offre « Starter » de VectorAI DB et bénéficiez de la recherche vectorielle sur votre matériel en périphérie.

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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.