Vous vous souvenez de cette sensation d’excitation quand vous découvriez le rayon magazines le plus haut de votre buraliste ? Eh bien, accrochez-vous, car aujourd’hui on va plonger dans un projet open source qui risque de faire vibrer votre fibre geek comme la couv’ avec Marie Chantal : Simple Vector DB.

Imaginez une base de données vectorielle taillée comme Tibo In Shape pour la performance, écrite en C pur jus, et capable de tourner sur à peu près n’importe quelle machine. Son créateur, Philippe, un fidèle lecteur de Korben.info, l’a conçue pour répondre à tous vos besoins en manipulation de vecteurs de haute dimension (ne me demandez pas ce que c’est ^^). Que vous soyez fan de machine learning, mordu de data science ou simplement curieux des dernières avancées en calcul scientifique, ce projet a de quoi vous titiller le neurone.

Mais qu’est-ce qu’une base de données vectorielle, me direz-vous ?

Pensez-y comme à un entrepôt high-tech pour stocker et jongler avec des données complexes. Chaque “vecteur” est comme une liste de nombres qui représente un objet ou un concept. Par exemple, dans le domaine de l’IA, un vecteur pourrait encoder les caractéristiques d’une image ou le sens d’un mot. Simple Vector DB vous permet de stocker ces vecteurs, de les comparer, de les mettre à jour, tout ça avec une efficacité redoutable.

Ce qui rend ce projet particulièrement sexy, c’est son API RESTful. Pas besoin d’être un ninja du C pour l’utiliser. Vous pouvez interagir avec la base de données via de simples requêtes HTTP, comme si vous commandiez une pizza en ligne. Insérer un vecteur ? Un petit POST et c’est dans la boîte. Comparer deux vecteurs ? Un GET et vous avez votre réponse. C’est aussi simple que de swiper sur Tinder, mais nettement plus productif.

Et pour les amateurs de performances, accrochez-vous puisque Simple Vector DB utilise un arbre KD optimisé pour la recherche du plus proche voisin. En termes simples, c’est comme avoir un GPS ultra-précis dans un labyrinthe multidimensionnel, ce qui aurait bien été utile à Matthew Mc Conoway. Vous cherchez le vecteur le plus similaire à un autre ? Boom, vous l’avez en un temps record.

Maintenant, parlons un peu technique. Le cœur de Simple Vector DB est écrit en C, ce qui lui confère une vitesse d’exécution digne d’un TGV sur une ligne droite. Philippe a opté pour une approche minimaliste : pas de fioritures, juste l’essentiel pour que ça tourne comme une horloge suisse. Le code source est disponible sur GitHub, et croyez-moi, c’est du propre.

Pour les bricoleurs du dimanche qui voudraient mettre les mains dans le cambouis, l’installation est un jeu d’enfant. Que vous soyez sur un Mac dernier cri, un vieux PC sous Linux, ou même (soyons fous) une machine Windows, vous pouvez faire tourner Simple Vector DB. Un petit coup de “make” dans votre terminal, et c’est parti mon kiki !

Voici un petit tutoriel express pour vous lancer :

D’abord clonez le dépôt Github :

git clone https://github.com/asset-ai/simple-vector-db.git
cd simple-vector-db

Ensuite, installez les dépendances libmicrohttpd et cJSON puis compilez le projet comme ceci :

make

Puis lancez le serveur :

./executable/vector_db_server

Une fois que ça tourne, on va pouvoir créer notre premier vecteur :

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]' http://localhost:8888/vector

Et voilà, vous êtes officiellement un dompteur de vecteurs !

Mais à quoi ça sert concrètement, me demanderez-vous ?

Eh bien, imaginez que vous vouliez créer un moteur de recommandation pour une plateforme de streaming. Chaque film pourrait être représenté par un vecteur encodant ses caractéristiques (genre, acteurs, ambiance, etc.). Et avec Simple Vector DB, vous pourriez rapidement trouver les films les plus similaires à celui que votre utilisateur vient de regarder. Ou encore, dans le domaine de la reconnaissance d’images, vous pourriez utiliser cette base pour stocker les caractéristiques de millions d’images et retrouver en un éclair celles qui ressemblent le plus à une nouvelle photo.

Le projet est encore jeune, mais il a déjà de quoi faire saliver les geeks en herbe et les data scientists chevronnés. Philippe est à la recherche de contributeurs pour enrichir le projet, alors, si vous avez envie de mettre votre grain de sel dans cette aventure vectorielle, n’hésitez pas à faire un tour sur le repo GitHub et à proposer vos idées.

Avant de conclure, un petit mot sur la documentation. Philippe a fait un travail remarquable en détaillant les fonctionnalités et en fournissant des exemples clairs. C’est suffisamment rare dans le monde open source pour être souligné. Pas besoin d’être Linus Torvalds pour comprendre comment utiliser Simple Vector DB.

Et qui sait, peut-être qu’un jour, grâce à Simple Vector DB, nous arriverons à créer une IA capable de comprendre pourquoi les développeurs préfèrent le café à n’importe quelle autre boisson. En attendant, je vous laisse explorer ce nouveau terrain de jeu vectoriel. Que la force du code soit avec vous !