Mots-clés exacts
- « rembourser » ne trouve pas « récupérer mon argent »
- Sensible aux fautes, synonymes et tournures
- L'utilisateur doit deviner le bon vocabulaire
L'IA qui exploite vos données d'entreprise
Vos données d'entreprise, enfin parlantes
IA Database connecte vos bases et vous laisse interroger vos données en langage naturel. Des insights actionnables, sans écrire une seule requête SQL.
✓ Recherche sémantique, pas par mots-clés✓ RAG prêt pour vos LLM✓ Chiffré & hébergé en Europe
Outil gratuit
Faire le point gratuitementProjet IA : le cadrage qui change vos rendez-vous
Évaluez votre maturité et construisez votre trame de brief avant de consulter — gratuitement et sans engagement.
Recherche sémantique · démonstrateur● local
KB-141100% proche
Comprendre la facturation
La facture est mensuelle, calculée au nombre de vecteurs indexés et de requêtes effectuées.
KB-10483% proche
Délai de remboursement
Un client peut être remboursé sous 14 jours après réception, sans justification à fournir.
KB-1188% proche
Récupérer un compte oublié
Pour retrouver l'accès à un compte, demandez un lien de réinitialisation envoyé par email.
Démonstration du principe : aucun mot-clé exact n'est requis. Corpus fictif, calcul local et déterministe — illustre la recherche par le sens, ce n'est pas une mesure de performance.
Ce que la base sait faire
Sémantiqueretrouve par le sens, pas par mots-clés
RAGcontexte exact, moins d'hallucinations
Embeddings libresopen source, propriétaires ou les vôtres
Souverainchiffré & hébergé en Europe
Mots-clés vs vecteurs
De la donnée brute à la décision
L'IA comprend vos bases métier et restitue des réponses claires, chiffrées et visuelles.
Compréhension du sens
- L'intention compte, pas le vocabulaire exact
- Synonymes et reformulations rapprochés automatiquement
- Le bon contexte est envoyé au LLM, sans bruit
🗄️
DataConnexion à vos bases
SQL, data warehouse, fichiers : l'IA se branche sur vos sources d'entreprise.
💬
NL2SQLRequêtes en langage naturel
Posez vos questions en français, l'IA traduit et exécute la requête pour vous.
📊
InsightsInsights actionnables
Tendances, anomalies et recommandations restituées en graphiques compréhensibles.
Repères
Le vocabulaire de la base vectorielle
Trois notions pour comprendre comment une IA « lit » vos documents.
Transformation d'un texte en une liste de nombres (un vecteur) qui capture son sens. Deux phrases proches en sens deviennent deux vecteurs proches dans l'espace.
Mesure de l'angle entre deux vecteurs. Plus l'angle est petit, plus les contenus sont sémantiquement proches — c'est le cœur de la recherche par le sens.
Retrieval-Augmented Generation : on retrouve d'abord les passages pertinents dans la base, puis on les donne au modèle pour qu'il réponde sur des faits, pas de mémoire.
Planification de projet
Calculateur de dimensionnement RAG
La question n°1 des équipes qui évaluent une base vectorielle : combien de vecteurs vais-je générer ? Renseignez votre corpus pour estimer instantanément vecteurs, stockage et palier de performance.
Stratégie de chunking
Bon équilibre contexte / précision. Recommandé pour la majorité des corpus.
6 Kvecteurs à indexer
23 Mostockage estimé
< 0,1req./seconde
Palier recommandé
Démarrage
Latence cible : < 10 ms
Stockage en mémoire possible. Aucune infrastructure spécifique requise.
Docs × pages500 × 10
Chunks / page (approx.)1,2
Taille de chunk512 tokens
Dimensions embedding768 dims
Poids par vecteur~4 Ko (float32 + méta)
Estimations basées sur un embedding 768 dimensions (float32) et ~500 mots/page. Les valeurs réelles dépendent du modèle et du taux de chevauchement entre chunks.
Guide de choix
Comparateur de bases vectorielles
Après combien de vecteurs ?, la question décisive : quelle base choisir ? Filtrez par critère pour identifier la solution qui correspond à votre stack et votre budget.
Licence
Déploiement
Index supporté
7 bases correspondent à vos critères
PineconeCloud only
Le plus facile à démarrer — aucune infrastructure à gérer
Déploiement
TarificationPay-per-query + stockage
Index
Clients
WeaviateOpen-source
Vectoriseurs intégrés, GraphQL natif, modules IA pluggables
Déploiement
TarificationGratuit (self-hosted) · Cloud dès $0
Index
Clients
QdrantOpen-source
Filtres payload avancés, cœur Rust — top benchmarks de vitesse
Déploiement
TarificationGratuit (self-hosted) · Cloud dès $0
Index
Clients
MilvusOpen-source
Multi-index, Kubernetes natif, milliards de vecteurs en production
Déploiement
TarificationGratuit (self-hosted) · Zilliz Cloud payant
Index
Clients
ChromaOpen-source
Ultra-simple pour prototyper — in-process, zéro configuration
Déploiement
Tarification100% gratuit
Index
Clients
pgvectorOpen-source
Extension Postgres — zéro nouvelle infra, tous les drivers SQL existants
Déploiement
Tarification100% gratuit (extension PostgreSQL)
Index
Clients
RedisOpen-source
In-memory, latence sub-milliseconde, intégré à la stack Redis
Déploiement
TarificationGratuit (self-hosted) · Redis Cloud payant
Index
Clients
Données compilées à titre indicatif — vérifiez tarifs et versions au moment de votre évaluation. Chroma et pgvector sont idéaux pour démarrer sans friction ; Qdrant et Milvus pour passer à l'échelle en production.
Mise en œuvre
De vos bases à vos insights
01
🔌
Connectez vos bases
Branchez vos sources de données en lecture, en toute sécurité.
02
🗣️
Posez votre question
L'IA comprend votre demande métier et interroge la base à votre place.
03
💡
Obtenez l'insight
Réponse chiffrée, graphique et recommandation prête à partager.
POST /v1/query
{
"namespace": "support-fr",
"text": "le client veut récupérer son argent",
"top_k": 3,
"mode": "rag"
}Exemple d'appel illustratif. La forme exacte dépend de votre stack d'embeddings — vous restez libre du modèle.
À savoir
Questions sur l'exploitation des données
Mes données sortent-elles de mon environnement ?
Non. IA Database interroge vos bases en place, avec un accès en lecture sécurisé et un contrôle fin des permissions.
Faut-il savoir écrire du SQL ?
Pas du tout. Vous posez vos questions en langage naturel, l'IA génère et exécute les requêtes à votre place.
Quelles sources puis-je connecter ?
Bases SQL, data warehouses et fichiers tabulaires. Le connecteur s'adapte à la majorité des systèmes d'entreprise.
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Parlons de vos sources et de vos questions métier.
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