Une base de données vectorielle est un stockage spécialisé optimisé pour indexer et récupérer efficacement des vecteurs à haute dimensionnalité (embeddings). Contrairement aux bases de données classiques qui recherchent des valeurs exactes, les bases vectorielles trouvent les voisins les plus proches dans l'espace d'embedding, permettant la recherche sémantique, la correspondance de similarité et les systèmes RAG. Les options populaires incluent Pinecone, Weaviate, Qdrant et Milvus. Elles sont la colonne vertébrale des applications IA qui cherchent par sens plutôt que par mots-clés.