Comment utiliser LanceDB pour une base vectorielle IA ?

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LanceDB permet de stocker des embeddings et de rechercher les contenus les plus proches pour alimenter une IA, souvent en RAG. Je vous montre ce que ça change vraiment, les fonctions utiles, puis une démo Python simple avec recherche vectorielle et filtre par métadonnées.

À quoi sert une base vectorielle ?

Une base vectorielle sert à stocker des embeddings de haute dimension et à retrouver les éléments les plus similaires à une requête. Un embedding, c’est juste une représentation numérique d’un contenu. Un texte, une image, un son, une vidéo… tout ça peut être transformé en vecteur, donc en liste de nombres, pour être comparé à d’autres contenus.

Dans les systèmes IA modernes, c’est devenu un vrai morceau d’infrastructure. Surtout pour le RAG, pour Retrieval Augmented Generation, ou génération augmentée par recherche. L’idée est simple : au lieu de demander au modèle de répondre seulement avec ce qu’il “sait”, on va chercher les bons documents dans une base vectorielle, puis on les donne au modèle comme contexte. Ça évite pas mal d’hallucinations, quand c’est bien fait.

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Pour comparer ces vecteurs, on utilise des métriques de distance ou de similarité. Pas besoin de partir dans les maths pour comprendre l’idée :

• L2 mesure une distance “géométrique” classique entre deux vecteurs. Plus c’est petit, plus c’est proche.
• Cosine compare surtout l’orientation des vecteurs. C’est très courant pour du texte, parce qu’on cherche souvent le sens plus que la taille du vecteur.
• Dot product mesure une forme de proximité par produit scalaire. C’est rapide et souvent utilisé avec des embeddings déjà normalisés.
• Hamming compare des représentations binaires. C’est utile quand les vecteurs sont compressés ou encodés en bits.

Quand on a quelques milliers de vecteurs, on peut chercher assez simplement. Quand on passe à des millions, voire plus, chercher le voisin exact devient coûteux. C’est là qu’on utilise des méthodes ANN, pour Approximate Nearest Neighbor. On accepte une approximation très proche, mais beaucoup plus rapide.

Des approches comme IVF découpent l’espace en zones, HNSW construit un graphe pour naviguer vite entre les voisins, et PQ compresse les vecteurs pour économiser de la mémoire. Dans la vraie vie, le bon choix dépend du volume, de la latence attendue et du niveau de précision nécessaire.

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Sur le terrain, je vois souvent le même piège. Le sujet n’est pas seulement de retrouver un voisin proche. Le vrai sujet, c’est de retrouver le bon contenu, avec ses métadonnées, sa source, sa date, ses droits d’accès et assez de contexte pour que le modèle réponde proprement. Sinon, on a une belle recherche vectorielle, mais une réponse IA bancale.

Pourquoi choisir LanceDB ?

LanceDB est intéressant quand on veut une base vectorielle open-source, utilisable en local ou en déploiement self-host ou entreprise, avec une vraie prise en charge des workloads IA.

Je le vois comme un bon choix quand on veut garder la main sur ses données sans bricoler une stack trop lourde. Une base vectorielle, comme on l’a vu juste avant, ce n’est pas juste un moteur qui calcule une distance entre deux vecteurs. C’est une couche de stockage et de recherche qui doit rester exploitable dans un vrai projet, avec des données qui changent, des schémas qui évoluent, des index à maintenir, et des résultats qu’on doit pouvoir améliorer.

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LanceDB coche pas mal de cases là-dessus. Il gère nativement la multimodalité, donc on peut stocker du texte, des vecteurs, des images, de l’audio et de la vidéo dans une même table. C’est pratique pour les projets IA modernes, parce qu’on mélange rarement un seul type de donnée.

Côté recherche, il propose plusieurs index vectoriels. IVF découpe l’espace de recherche pour aller plus vite. HNSW utilise une structure en graphe, souvent très efficace pour retrouver des voisins proches. PQ et RQ compressent les vecteurs pour réduire le stockage et accélérer certaines recherches. Il y a aussi BM25 pour la recherche texte classique, celle qui comprend les mots-clés. Et surtout, on peut faire de la recherche hybride, donc combiner similarité vectorielle et recherche lexicale. C’est souvent là que les résultats deviennent vraiment bons.

On peut aussi ajouter du re-ranking, c’est-à-dire refaire passer les meilleurs résultats dans un modèle plus précis pour les trier finement. J’ai vu ça chez un client sur une base de documentation interne. La recherche vectorielle ramenait les bons documents, mais pas toujours dans le bon ordre. Le re-ranking a fait une vraie différence, sans changer toute l’architecture.

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Autre point propre : le versioning des tables, dans un esprit proche de Git. On peut suivre les versions, revenir en arrière, tester. Le stockage columnar aide aussi à faire évoluer le schéma sans réécrire toute la table. Et pour le stockage, on peut rester en local ou partir sur S3, Google Cloud Storage ou Azure. Les SDKs Python, TypeScript/JavaScript et Rust couvrent les usages les plus courants.

• LanceDB est un bon choix Pour une base de connaissance RAG, une recherche documentaire interne, une recherche produit, un prototype IA qui doit pouvoir passer en production, ou un déploiement où vous voulez garder vos données chez vous.
• Il faut tester avant de s’engager Si vous avez des volumes énormes, des contraintes de latence très strictes, beaucoup d’écritures concurrentes, ou une équipe qui veut absolument une solution managée avec SLA, monitoring et support inclus.

Comment installer LanceDB en Python ?

On installe LanceDB avec pip, puis on initialise une base locale avec lancedb.connect. Le plus simple, c’est de partir sur une base stockée dans un dossier local, par exemple ./lancedb_data, et de brancher ensuite un modèle d’embeddings.

Il faut peu de choses pour démarrer. Python installé, idéalement en version récente. Une clé OpenAI si vous voulez générer vos embeddings avec OpenAI. Un embedding, c’est juste une représentation numérique d’un texte, sous forme de vecteur, que LanceDB pourra comparer rapidement. Vous pouvez aussi utiliser d’autres modèles selon votre contexte, par exemple des modèles open source en local si vous voulez éviter les appels API.

pip install lancedb pandas pyarrow numpy openai

# Paquets utiles si vous voulez aller plus loin avec PDF, images ou multimodal
pip install pypdf pillow open-clip-torch torch

Voilà un exemple complet, volontairement simple. J’utilise souvent ce genre de script chez des clients pour valider vite une idée avant de parler infra, cloud ou architecture plus sérieuse.

import lancedb
import pandas as pd
import numpy as np
from openai import OpenAI

# Le client OpenAI lit la clé API depuis la variable d'environnement OPENAI_API_KEY
# Exemple côté terminal : export OPENAI_API_KEY="votre_cle_api"
client = OpenAI()

# Création ou connexion à une base LanceDB locale
# Le dossier sera créé automatiquement s'il n'existe pas
db = lancedb.connect('./lancedb_data')

def embed_text(text):
    # Appel au modèle d'embeddings OpenAI
    response = client.embeddings.create(
        model='text-embedding-3-small',
        input=text
    )

    # On récupère le vecteur généré pour le texte
    return response.data[0].embedding

# Quelques documents de test
documents = [
    "LanceDB est une base vectorielle pensée pour les applications IA.",
    "Les embeddings permettent de comparer le sens de plusieurs textes.",
    "Une recherche vectorielle retrouve les contenus les plus proches d'une question."
]

# Préparation des données avec texte + vecteur
data = pd.DataFrame({
    "text": documents,
    "vector": [embed_text(doc) for doc in documents]
})

# Création d'une table LanceDB
# Si la table existe déjà, on peut la supprimer ou choisir un autre nom
table = db.create_table("documents_demo", data=data, mode="overwrite")

# Exemple de recherche vectorielle
query = "Comment retrouver un document proche d'une question ?"
query_vector = embed_text(query)

results = table.search(query_vector).limit(2).to_pandas()

print(results[["text"]])

En local, c’est parfait pour prototyper vite. Vous avez un dossier, une table, des vecteurs, et vous pouvez tester vos recherches en quelques minutes. Mais je surveille toujours trois sujets dès le départ : la gestion des clés API, les coûts d’embeddings si le volume monte, et la taille réelle des données. Ce sont souvent ces détails qui transforment un petit test sympa en vrai sujet de production.

Comment créer une table et chercher ?

On crée une table LanceDB avec des textes, des vecteurs et des métadonnées, puis on interroge cette table avec un vecteur de requête. C’est le cas le plus simple, et franchement c’est souvent celui que je mets en place en premier chez un client, avant de parler d’architecture compliquée.

import lancedb
import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# On charge un modèle d'embedding.
# Un embedding, c'est juste un vecteur numérique qui représente le sens d'un texte.
model = SentenceTransformer("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def embed_text(text: str) -> list[float]:
    # On transforme le texte en vecteur exploitable par LanceDB.
    return model.encode(text).tolist()

# On prépare un petit jeu de données.
documents = [
    {
        "title": "Recherche vectorielle",
        "text": "La recherche vectorielle permet de retrouver des contenus proches par le sens.",
        "category": "ia"
    },
    {
        "title": "Automatisation support client",
        "text": "Un workflow peut classer les demandes clients et déclencher des réponses automatiques.",
        "category": "automation"
    },
    {
        "title": "RAG avec documents internes",
        "text": "Le RAG combine recherche documentaire et génération de réponse avec un modèle IA.",
        "category": "ia"
    },
    {
        "title": "Qualité des données",
        "text": "Une bonne donnée métier améliore les tableaux de bord et les modèles prédictifs.",
        "category": "data"
    }
]

# On génère le vecteur depuis le champ text.
for doc in documents:
    doc["vector"] = embed_text(doc["text"])

# On crée un DataFrame pandas.
df = pd.DataFrame(documents)

# On ouvre ou crée une base LanceDB locale.
db = lancedb.connect("./lancedb_demo")

# On crée la table documents.
table = db.create_table('documents', data=df, mode='overwrite')

# On cherche les 3 documents les plus proches de la requête.
query_vector = embed_text('comment améliorer ma recherche IA ?')

results = table.search(query_vector).limit(3).to_pandas()

# On affiche les colonnes utiles.
cols = [col for col in ["title", "text", "category", "_distance"] if col in results.columns]
print(results[cols])

# On ajoute un filtre métier sur les métadonnées.
filtered_results = (
    table.search(query_vector)
    .where("category = 'ia'")
    .limit(3)
    .to_pandas()
)

cols = [col for col in ["title", "text", "category", "_distance"] if col in filtered_results.columns]
print(filtered_results[cols])

La colonne _distance sert à classer les résultats les plus proches du vecteur de requête. Plus la distance est faible, plus le document est proche sémantiquement. Mais attention, ce score ne suffit pas toujours à juger la qualité métier. J’ai déjà vu des résultats “proches” mais inutilisables parce qu’ils venaient du mauvais client, de la mauvaise langue, ou d’une vieille documentation périmée.

C’est là que les métadonnées deviennent vraiment importantes. Je combine presque toujours la similarité vectorielle avec des filtres métier.

• La langue, pour éviter de répondre en anglais à un utilisateur français.
• La date, pour ignorer les contenus obsolètes.
• Le type de contenu, par exemple FAQ, ticket support, contrat ou documentation.
• La catégorie, comme ia, data, juridique ou produit.
• Le client ou les permissions, parce qu’un bon résultat non autorisé reste un mauvais résultat.

Quand utiliser la recherche hybride ?

La recherche hybride devient utile quand les mots exacts comptent autant que le sens global de la requête. Je l’utilise dès qu’un utilisateur peut chercher une idée, mais aussi un identifiant précis, une référence, un acronyme ou un terme métier qui ne doit pas disparaître dans l’interprétation sémantique.

Avec LanceDB, on peut combiner une recherche vectorielle et une recherche texte basée sur BM25. BM25, c’est une méthode classique de recherche par mots-clés qui donne un score aux documents selon la présence et l’importance des termes recherchés. Derrière, on peut aussi ajouter un re-ranking, c’est-à-dire une deuxième passe qui re-trie les meilleurs résultats pour garder les extraits les plus pertinents.

Une recherche purement vectorielle marche bien quand la formulation change. Par exemple, “Comment résilier un contrat ?” peut retrouver un passage qui parle de “mettre fin à un abonnement”. Le sens est proche, même si les mots ne sont pas les mêmes. Mais elle peut rater ou diluer un terme exact comme “XR-450”, “ISO 27001”, “NDA”, “DOC-2024-118” ou le nom précis d’un produit. J’ai déjà vu ça sur une base documentaire interne : le modèle trouvait le bon thème, mais pas la bonne fiche technique.

Une recherche mot-clé pure fait l’inverse. Elle est très forte quand on tape une référence exacte, mais elle peut passer à côté d’une formulation différente. Si le document dit “clause de non-concurrence” et que l’utilisateur cherche “interdiction de travailler chez un concurrent”, une recherche uniquement BM25 peut être moins bonne.

Dans une architecture RAG simple, je fais généralement ça : les documents sont ingérés, découpés en extraits, transformés en embeddings, puis stockés dans LanceDB avec des métadonnées comme la source, la date, le type de document ou le service concerné. Au moment de la question, LanceDB lance une recherche hybride, applique éventuellement des filtres, puis un re-ranking si besoin. Les meilleurs extraits sont ensuite envoyés au modèle IA pour générer une réponse contextualisée.

Il ne faut pas vendre ça comme une précision magique. Ça se mesure. Je prépare toujours un jeu de requêtes représentatives avec les résultats attendus, puis je compare vectoriel seul, BM25 seul, hybride, avec ou sans re-ranking.

• Vectoriel seul : À choisir si vos requêtes sont surtout floues, reformulées, exploratoires ou orientées sens.
• Filtres de métadonnées : À ajouter si vous savez déjà limiter par date, client, produit, langue, équipe ou type de document.
• Hybride : À privilégier si vous avez des noms de produits, références techniques, acronymes, numéros de documents, contenus juridiques ou documentation interne sensible aux termes exacts.

Et maintenant, vous le testez sur vos données ?

LanceDB est une option sérieuse si vous voulez prototyper ou industrialiser une recherche IA autour d’embeddings, sans partir tout de suite sur une usine à gaz. J’aime bien son approche parce qu’elle colle aux besoins réels : vecteurs, métadonnées, multimodal, recherche hybride, index adaptés, stockage local ou objet. La démo Python suffit pour comprendre le principe : on génère des embeddings, on les stocke, on cherche les voisins proches, puis on filtre. Le vrai gain pour vous, c’est de transformer vos contenus en base exploitable par une IA, avec une recherche plus pertinente et plus contrôlable.

FAQ

• LanceDB sert à quoi exactement ?
  LanceDB sert à stocker des embeddings et à faire de la recherche de similarité. En clair, je peux transformer des contenus en vecteurs, les stocker, puis retrouver les contenus les plus proches d’une question ou d’un document.
• Est-ce que LanceDB est utile pour faire du RAG ?
  Oui, c’est un cas d’usage naturel. Dans un pipeline RAG, LanceDB peut stocker les documents vectorisés, rechercher les passages pertinents, puis renvoyer ces passages au modèle IA pour générer une réponse mieux contextualisée.
• Quelle différence entre recherche vectorielle et recherche hybride ?
  La recherche vectorielle retrouve des contenus proches par le sens. La recherche hybride ajoute une couche mots-clés, par exemple avec BM25. C’est utile quand un terme exact compte : référence produit, acronyme, nom technique ou numéro de document.
• Faut-il obligatoirement OpenAI pour utiliser LanceDB ?
  Non. OpenAI peut servir à générer des embeddings facilement dans une démo Python, mais LanceDB stocke les vecteurs. Vous pouvez utiliser d’autres modèles d’embeddings si ça colle mieux à vos contraintes techniques, coût, confidentialité ou déploiement.
• Peut-on utiliser LanceDB en local ?
  Oui. LanceDB peut être initialisé localement avec lancedb.connect(‘./lancedb_data’), ce qui est très pratique pour prototyper. Il peut aussi s’intégrer à des stockages objet comme S3, Google Cloud Storage ou Azure selon l’architecture visée.

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, expert et formateur en tracking avancé server-side, Analytics Engineering, automatisation No/Low Code avec n8n, intégration de l’IA en entreprise et SEO/GEO. Avec mon agence webAnalyste et l’organisme Formations Analytics, j’accompagne des équipes sur des sujets data très concrets, de la collecte à l’exploitation IA. J’ai travaillé avec des références comme Logis Hôtel, Yelloh Village, BazarChic, la Fédération Française de Football ou Texdecor. Si vous voulez structurer un projet IA, RAG ou automatisation data proprement, contactez-moi.

Franck Scandolera

⭐ Data Analyst, Analytics Engineer et expert dans l’automatisation IA  ⭐

Ref clients : Logis Hôtel, Yelloh Village, BazarChic, Fédération Football Français, Texdecor…

Mon terrain de jeu :

Data Analyst & Analytics engineering : tracking propre RGPD, entrepôt de données (GTM server, BigQuery…), modèles (dbt/Dataform), dashboards décisionnels (Looker, SQL, Python).
Automatisation IA des taches Data, Marketing, RH, compta etc : conception de workflows intelligents robustes (n8n, Make, App Script, scraping) connectés aux API de vos outils et LLM (OpenAI, Mistral, Claude…).
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