Retrouvez les définitions clés pour cadrer un projet IA en PME et relier facilement les notions entre elles.
Définition
Qdrant est une base de données vectorielle open source qui stocke des embeddings et permet une recherche par similarité de sens. Auto-hébergeable, elle est adaptée aux projets RAG où la souveraineté des données est requise.
À retenir
Qdrant stocke les embeddings de vos documents et se prête à l'auto-hébergement pour les données sensibles.
Erreur fréquente
Indexer des documents mal préparés : la qualité des réponses dépend de l'ingestion en amont.
À quoi cela sert
- Servir de mémoire sémantique à un assistant ou un agent IA.
- Alimenter un RAG à partir d'archives internes.
- Rester maître de ses données en auto-hébergement.
Exemple concret
Les archives juridiques vectorisées sont stockées dans un Qdrant auto-hébergé ; l'assistant IA y retrouve les passages pertinents avant de répondre.
Bonnes pratiques
- Auto-héberger pour les données confidentielles.
- Soigner le découpage et la vectorisation des documents.
- Surveiller la volumétrie et les performances.
Pourquoi ce terme compte
Comprendre cette notion aide à mieux cadrer un outil IA, à poser les bonnes questions à un éditeur ou à un prestataire, et à distinguer les promesses marketing des usages réellement utiles pour une PME.
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Pages utiles pour passer de la notion à l'action
Ces notions IA prennent leur valeur quand elles sont reliées à des usages métier concrets, à la gouvernance et à l'intégration dans les outils déjà utilisés en PME.