mongodb 7.2 : vector search native pour vos applications IA

Le 8 mai 2024, MongoDB a dévoilé la version 7.2 de son moteur de base de données, dont la grande nouveauté est l’intégration native de la vector search. Cette fonctionnalité, attendue par de nombreux développeurs en quête de performance sur des cas d’usage IA et machine learning, permet d’indexer et de rechercher des vecteurs sans recourir à un service externe.

Contexte et actualité

Avec la montée en puissance des modèles d’IA générative et des embeddings, les entreprises doivent gérer des recherches sémantiques complexes sur de grandes volumétries de données. Historiquement, il fallait recourir à des outils tiers (Pinecone, Weaviate…) pour indexer et interroger des vecteurs. MongoDB 7.2 change la donne en offrant cette capacité en standard dans Atlas ou en auto-hébergé (source officielle).

Détails techniques et mise en place

• Index de type vector : basée sur la structure HNSW (Hierarchical Navigable Small World).
• Compatibilité avec les drivers officiels : Node.js, Python, Java…
• Exposure via l’agrégation : pipeline $vectorSearch.

Exemple de création d’une collection et d’un index vectoriel avec Node.js :

const { MongoClient } = require('mongodb');
async function setup() {
  const client = new MongoClient('mongodb://localhost:27017');
  await client.connect();
  const db = client.db('mydb');
  await db.createCollection('embeddings');
  await db.command({
    createIndexes: 'embeddings',
    indexes: [{
      key: { vector: 'vector' },
      name: 'vector_index',
      vector: {
        dimensions: 1536,
        similarity: 'cosine',
        method: 'hnsw'
      }
    }]
  });
  console.log('Index vectoriel créé.');
  await client.close();
}
setup();

Pour interroger votre collection, vous utiliserez le stage $vectorSearch dans votre pipeline d’agrégation. Reportez-vous à la documentation MongoDB 7.2 pour tous les paramètres avancés.

Impacts et bénéfices

• Réduction de la latence de recherche sémantique de plus de 50 % comparé à une solution externe (InfoQ).
• Centralisation des données : un SGBD unique pour vos documents, données relationnelles et embeddings.
• Simplification de l’architecture backend, donc gain sur les coûts d’exploitation et de maintenance.

Conseils pour une adoption réussie

1. Évaluez en amont la dimension de vos vecteurs et la volumétrie cible pour ajuster les paramètres HNSW.
2. Surveillez les métriques de performance via MongoDB Atlas ou un outil de monitoring (CPU, I/O, temps de réponse).
3. Intégrez progressivement la vector search dans vos APIs via votre stack préférée (Node.js, Python, etc.), en testant sur un environnement de préproduction.
4. Pensez à indexer uniquement les champs nécessaires pour limiter la taille de l’index et le coût en mémoire.

Conclusion

MongoDB 7.2 marque un tournant pour les applications IA en proposant une vector search intégrée, performante et facile à déployer. Que vous développiez un moteur de recommandations, une recherche sémantique ou une plateforme de chatbot, cette évolution simplifie grandement votre architecture backend.

Vous souhaitez expérimenter la vector search dans votre projet ou réaliser un audit de votre architecture de données ? Contactez Novane pour profiter de notre expertise en intégration d’IA et bases de données avancées.