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Choisir une base vectorielle
Critères de sélection pour un index RAG en production.
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Équipe data : 5 M de chunks, filtres métier (tenant_id, langue), SLA 99.9 %, équipe ops limitée, déjà sur AWS.
Quel critère doit primer dans le choix du vector store ?
Uniquement le score leaderboard MTEB du modèle d'embedding
Filtrage metadata, scalabilité, ops/monitoring, coût et intégration cloud existante
Support du fine-tuning du modèle génératif
Nombre maximum de dimensions (prioriser 4096)
Expliquez vos choix
(optionnel, recommandé)
Corriger