pgvector ou Qdrant : quelle base vectorielle pour votre RAG ?

Un projet de RAG ou de recherche sémantique stocke des embeddings — des vecteurs — et cherche les plus proches d'une requête. Deux options reviennent : pgvector, une extension de PostgreSQL, et Qdrant, une base vectorielle dédiée. Le bon choix dépend du volume et de votre stack.

pgvector : une seule base pour tout

pgvector ajoute le type vecteur et la recherche de similarité directement dans PostgreSQL. Vos embeddings vivent à côté de vos données métier, dans la même base — souvent Supabase.

• Une seule base à administrer, sauvegarder, sécuriser.
• Vos vecteurs et vos données relationnelles se croisent dans une même requête SQL.
• Hébergeable en Europe ou en self-hosted, comme le reste de votre PostgreSQL.

Pour la grande majorité des projets — de quelques centaines de milliers à quelques millions de vecteurs — pgvector suffit largement. C'est notre choix par défaut, détaillé sur notre page Agence Supabase.

Qdrant : la base dédiée pour le très gros volume

Qdrant est conçu uniquement pour les vecteurs. À très grande échelle (dizaines de millions de vecteurs, latence critique, filtrage complexe sur les métadonnées), une base dédiée tient mieux la charge et offre des fonctionnalités avancées de filtrage et de quantification. Le prix à payer : une brique de plus à exploiter, à côté de votre PostgreSQL.

Comment choisir

• pgvector si votre volume est raisonnable et que vous voulez une stack simple — ce qui couvre la plupart des cas métier.
• Qdrant (ou équivalent dédié) si vous visez un très gros volume, une latence serrée ou du filtrage avancé.

Dans les deux cas, le vrai sujet reste l'architecture du RAG autour : découpage, qualité des embeddings, filtrage des résultats. On en parle dans notre article sur le RAG en entreprise, et c'est au cœur de nos assistants IA connectés à vos données.

Un projet de recherche sémantique à dimensionner ? On vous aide à choisir la bonne base.