Retour au Hub de développement
AI Development
Implémentation de Bases de Données Vectorielles
Implémentation experte de bases de données vectorielles pour applications d'AI. Nous concevons et déployons des infrastructures de recherche vectorielle en utilisant Pinecone, Weaviate, pgvector et Qdrant.
Commencer92%+
Précision du modèle
<200ms
Latence d'inférence
Production-Grade
Systèmes d'AI
Enterprise-Secure
Architecture
Catégorie de service
Ingénierie d'Infrastructure Vectorielle
Idéal pour
Équipes développant des applications d'AI nécessitant une recherche sémantique, RAG, des recommandations ou une correspondance de similarité.
Chronologie
2 à 6 semaines
Pourquoi choisir MicrocosmWorks pour l'implémentation de bases de données vectorielles ?
Les bases de données vectorielles sont l'épine dorsale des applications d'AI modernes — alimentant les systèmes RAG, la recherche sémantique, les recommandations et la détection d'anomalies. Nous concevons une infrastructure vectorielle qui équilibre précision, latence et coût tout en gérant les défis uniques des données de haute dimension à l'échelle.
Nos capacités en bases de données vectorielles
- Conception d'Architecture — Sélectionner la base de données vectorielle adaptée à votre cas d'utilisation, concevoir des stratégies d'indexation et planifier la mise à l'échelle de milliers à des milliards de vecteurs.
- Infrastructure RAG — Construire des systèmes RAG de production avec un découpage (chunking) optimisé, des pipelines d'embeddings, une recherche hybride et un re-ranking pour une pertinence maximale.
- Recherche Sémantique — Implémenter la recherche en langage naturel sur les produits, documents, code et médias avec une latence de requête inférieure à 50ms à l'échelle.
- Conception de Pipelines d'Embeddings — Construire des pipelines d'ingestion automatisés qui découpent (chunk), intègrent (embed) et indexent le contenu avec des mises à jour incrémentales et le versionnement.
- Stratégies de Recherche Hybride — Combiner la similarité vectorielle avec la correspondance par mots-clés, le filtrage par métadonnées et les règles métier pour une qualité de récupération optimale.
- Optimisation des Performances — Ajuster les paramètres d'index, implémenter des couches de mise en cache, optimiser les modèles de requête et évoluer horizontalement pour les charges de travail à haut débit.
Pile Technologique
Nous travaillons avec toutes les principales bases de données vectorielles — Pinecone pour la simplicité gérée, Weaviate pour la recherche hybride, pgvector pour les charges de travail natives PostgreSQL, et Qdrant pour un contrôle auto-hébergé. Nos pipelines d'embeddings utilisent OpenAI, Cohere, ou des modèles open-source selon les exigences de précision et de coût.
À qui s'adresse ce service
Les équipes développant des applications d'AI qui nécessitent une compréhension sémantique — chatbots RAG, moteurs de recherche, systèmes de recommandation, découverte de contenu et correspondance de similarité. Que vous choisissiez votre première base de données vectorielle ou que vous mettiez à l'échelle un déploiement existant, nous vous apportons l'expertise nécessaire pour réussir.
Notre processus
1
Analyse des exigences et des données
Analyser les types de données, les modèles de requête, les exigences d'échelle et les contraintes de latence pour sélectionner la base de données vectorielle optimale.
2
Conception de l'architecture
Concevoir la stratégie d'indexation, le pipeline d'embeddings, l'architecture de recherche et les points d'intégration avec votre application.
3
Implémentation
Déployer la base de données vectorielle, construire des pipelines d'embeddings, implémenter l'API de recherche et intégrer avec la couche d'application.
4
Optimisation et Ajustement
Ajuster les paramètres d'index, optimiser les tailles de chunk, implémenter le re-ranking et évaluer les performances des requêtes.
5
Production et Supervision
Déployer en production, configurer des tableaux de bord de supervision, implémenter des mises à jour incrémentales et établir des SLAs.
Pile technologique
Bases de données vectorielles
PineconeWeaviateQdrantpgvectorChromaDB
Embeddings
OpenAI EmbeddingsCohere EmbedSentence TransformersCLIP
Recherche et Récupération
Hybrid SearchRe-RankingMetadata FilteringHNSW
Infrastructure
KubernetesDockerRedisApache KafkaAirflow
Industries que nous servons
SaaSE-commerceLegal TechHealthTechÉditionRecherche d'entreprise
Prêt à implémenter la recherche vectorielle ?
Construisons une infrastructure vectorielle qui alimente la récupération d'AI précise et rapide pour votre application.
Questions fréquemment posées
Nous implémentons et optimisons Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma, et pgvector. Nous vous aidons à choisir en fonction de vos exigences d'échelle, de vos modèles de requêtes, de vos besoins de filtrage, et selon que vous ayez besoin de solutions gérées ou auto-hébergées.
L'implémentation de bases de données vectorielles chez MicrocosmWorks varie de 25 à 50 $ de l'heure, comprenant la sélection de la base de données, la conception du schéma, le développement de pipeline d'embeddings, l'optimisation de l'indexation et l'intégration avec votre application d'IA.
Oui, nous optimisons la recherche vectorielle en utilisant le réglage de l'index HNSW, des techniques de quantification, des stratégies de filtrage de métadonnées et des configurations de sharding pour maintenir des temps de requête inférieurs à 100 ms, même avec des dizaines de millions d'embeddings de haute dimension.
Nous construisons des pipelines d'embedding automatisés en utilisant la capture de données modifiées (change data capture) ou des tâches planifiées qui détectent les modifications des données source, régénèrent les plongements et mettent à jour la base de données vectorielle de manière incrémentale, garantissant que les résultats de recherche reflètent toujours le contenu le plus récent.
Nous évaluons et comparons OpenAI text-embedding-3, Cohere Embed, BGE, et des modèles open-source comme E5 et GTE en fonction de votre domaine, de vos exigences linguistiques et de vos contraintes de coût. Nous affinons souvent les embeddings sur vos données pour une meilleure pertinence.