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Préparez-vous pour une vague passionnante dans le monde des films d’animation et des séries populaires ! Le nouveau film de science-fiction de Kid Cudi, Slime, fait la Une avec un casting impressionnant. Pendant ce temps, la saison 5 de Stranger Things augmente l’excitation avec une série de nouvelles affiches de personnages. De plus, nous avons […]
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Lorsqu’il s’agit de franchises iconiques comme Predator, nous imaginons généralement un antagoniste implacable. Cependant, Predator: Badlands renverse la situation en plaçant un Predator dans le rôle du protagoniste, et croyez-moi, c’est le moment parfait ! Rejoignez-moi pour explorer ce nouveau chapitre passionnant et vivre le frisson de la chasse sous un tout nouvel angle. Ayant […]
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L’excitation est palpable alors que la franchise Predator fait son retour avec *Predator: Badlands*. Les fans sont impatients de voir ce que l’avenir réserve à ces chasseurs galactiques emblématiques, et beaucoup se demandent si ce dernier volet posera les bases pour les histoires à venir. Une curiosité courante concerne le potentiel d’une scène post-crédits qui […]
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Mis à jour : 10 novembre 2025 Nous avons ajouté de nouveaux codes ! Imaginez être piégé dans une série d’ascenseurs sombres et inquiétants sans issue—ajoutez-y quelques zombies pour plus de frisson. Bienvenue dans Survive the Elevator, une expérience d’horreur unique dans Roblox qui vous tiendra en haleine ! Ce jeu est tout aboutissement de […]
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Leapmotor a lancé les préventes en Chine de sa nouvelle berline compacte 100 % électrique Lafa 5, qui s'appellera B05 en Europe. L'occasion d'en savoir enfin un peu plus sur les caractéristiques techniques et surtout les prix, qui pourraient mettre un coup de massue aux marques européennes.
En voulant freiner l'expansion des voitures électriques chinoises, l’Europe et la France ont réussi l’exploit de relancer les hybrides venues de Chine. Et les chiffres de 2025 le prouvent.
Lorsque vous créez vos index, pensez aux vecteurs binaires.
Une forme de consensus s’est dessinée à ce sujet sur Hacker News, en réaction au retour d’expérience d’un ingénieur américain. L’intéressé y pointe les limites de pgvector… et suggère de lui préférer une base de données vectorielle.
L’extension donne, rappelle-t-il, le choix entre deux types d’index : IVFFlat (Inverted File with Flat quantization) et HNSW (Hierarchical Navigable Small World). Le premier partitionne l’espace vectoriel en clusters. Le second construit un graphe.
Avec IVFFlat, la création d’index est plus rapide, en plus d’une consommation mémoire inférieure. Et les performances sont acceptables pour de nombreux cas d’usage.
Il est toutefois impératif de spécifier au préalable le nombre de clusters. Ce nombre a une nette influence sur la latence des requêtes. Comme sur la qualité du rappel, qui peut par ailleurs varier en fonction de la distribution des données.
Avec HNSW, le rappel est meilleur sur la plupart des datasets. La performances des requêtes est globalement plus consistante et le système passe bien à l’échelle.
La construction des index nécessite cependant beaucoup de mémoire et peut se révéler lente (plusieurs heures quand on atteint des millions de vecteurs).
Avec IVFFlat, la clusterisation de nouveaux vecteurs se base sur la structure existante (distribution telle qu’elle était quand on a construit l’index). Avec le temps, il peut en résulter une sous-optimisation. D’où la nécessité de reconstruire régulièrement l’index. Et donc de tolérer une dégradation de la qualité de recherche voire une indisponibilité. Ou bien d’accepter de mettre en place un mécanisme de contournement, tels le provisionnement d’une grande quantité de RAM ou la mise en place d’un index séparé depuis lequel on réalise un échange atomique. S’y ajoute le besoin de gérer les insertions effectuées dans ce laps de temps.
Avec HNSW, chaque insertion exige de mettre à jour le graphe. Donc d’effectuer une traversée pour intégrer le nœud et actualiser les connexions, au risque d’engendrer des contentions de verrou si le taux d’écritures est suffisamment élevé.
Autre aspect à prendre en compte : les métadonnées, stockées dans d’autres tables ou tout du moins dans d’autres colonnes, et qu’il faut garder synchronisées. Pas si évident avec des reconstructions qui peuvent durer.
Quant aux filtres, faut-il les appliquer avant ou après la recherche vectorielle ? L’une et l’autre méthode ont leurs avantages… et leurs inconvénients.
L’option « avant » fonctionne bien lorsque le filtre est très sélectif. Elle assure une bonne qualité de rappel (k résultats garantis), mais la recherche peut s’avérer lente.
L’option « après » est au contraire adaptée aux filtres permissifs. Elle permet une recherche rapide, mais la qualité de rappel est variable (souvent 0 résultat ou en tout cas moins que k).
D’autres questions se posent si on souhaite appliquer plusieurs filtres. Dans quel ordre le faire ? Faut-il mélanger les deux options ?… PostgreSQL a bien un planificateur, mais pas optimal, son modèle de coût n’ayant pas été élaboré pour la recherche vectorielle. Les choses ne s’arrangent pas à mesure qu’on insère de nouveaux vecteurs, à moins d’enclencher un ANALYZE, qui coûte des ressources, sans pouvoir appréhender totalement la distribution des données.
On en arrive ainsi à devoir réécrire les requêtes pour différents types d’utilisateurs, partitionner les données dans des tables distinctes ou encore à filtrer dans le code de l’application quitte à récupérer plus de données que nécessaire.
Les bases de données vectorielles ont résolu ces problèmes, affirme l’ingénieur : planification adaptée, recherche hybride native, indexation en temps réel sans pics de conso mémoire, scaling et monitoring spécifiques… Il mentionne OpenSearch, dont le plug-in k-NN permet de spécifier la stratégie de filtrage ; Pinecone, qui gère automatiquement la sélectivité des filtres ; Weaviate, qui embarque des optimisations pour les patterns de filtrage communs. Et d’appeler à mesurer le coût d’opportunité de pgvector ; en l’occurrence, le temps qu’on consacre à sa maintenance plutôt qu’à d’autres projets.
Il y a sinon, dans le domaine open source, pgvectorscale. Cette version « enrichie » de pgvector ajoute un nouveau type d’index basé sur l’algorithme DiskANN de Microsoft et plus efficace en mémoire. Elle apporte également une méthode de compression améliorée par rapport à la quantification binaire standard.
Il s’agit néanmoins d’une dépendance supplémentaire à gérer et elle n’est pas disponible, entre autres, pour RDS.
Le dilemme entre pré- et post-filtrage a été résolu dans la version 0.8.0 avec les scans itératifs, fait remarquer ingénieur chez Discourse. Son entreprise, affirme-t-il, utilise pgvector en production, sur des milliers de bases de données.
Un de ses pairs, travaillant pour un fournisseur de solutions cyber, s’en étonne : à une telle échelle, dans sa société, PostgreSQL a montré ses limites. Une base de données spécialisée (Vespa) lui a donc été préférée. Elle opère un map-reduce sur tous les nœuds de graphe, limitant le nombre de traversées à effectuer.
Si Discourse n’a pas ce souci, c’est parce que chaque forum a sa base de données. Il existe donc une sorte de « sharding gratuit », où chaque instance a en moyenne moins d’un million de topics.
L’entreprise utilise aussi beaucoup la quantification : avant indexation, elle convertir les vecteurs à virgule flottante en vecteurs binaires (chaque dimension est réduite à 1 bit). La majeure partie de leur utilisée est conservée, et la qualité de rappel avec.
Illustration générée par IA
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