Donner à son IA la mémoire de ses contenus avec pgvector
Mille deux cent quatre-vingt-dix-huit documents vectorisés sur asknadir.com, recherche en deux cents millisecondes. Dans Postgres, sans Pinecone.
MAJ 12 avril 2026 - version initiale, testée en production sur 1 298 documents vectorisés pour asknadir.com.
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pgvector transforme votre Postgres existant en base vectorielle. Pas besoin de Pinecone. Pas besoin de Weaviate. Pas besoin d'un service séparé à 50 $/mois. Vous activez une extension, vous créez une colonne, et votre base relationnelle fait de la recherche sémantique.
Pour asknadir.com, j'ai vectorisé 1 298 documents (transcripts de formation, SOPs, fiches clients). Le chatbot IA cherche les passages pertinents en 200 millisecondes. Le tout dans Supabase, sans service externe, pour 0 $ de surcoût.
La promesse : "Si vous avez déjà Postgres, vous avez déjà une base vectorielle." La réalité : c'est exactement ça.
Si vous construisez un RAG (un chatbot qui répond en se basant sur vos propres documents), pgvector est le choix le plus simple et le moins cher en 2026. Point.
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