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Les bases vectorielles sont essentielles pour stocker, indexer et interroger efficacement des embeddings (vecteurs de représentation) générés par des modèles IA. Elles constituent l’épine dorsale de nombreux moteurs RAG, systèmes de recommandation ou moteurs de recherche sémantique. Mais laquelle choisir pour un projet .NET local ?

Dans cet article, nous comparons QDrant, Milvus et Weaviate sous l’angle de l’usage en environnement local et développeur indépendant.

Pour rappel l'article de la semaine dernière précisait ce que sont les vecteurs et les embeddings, le lecteur curieux pourra lire ce papier et reprendre ici ensuite afin de ne rien louper !

📌 Objectif : usage local dans un projet .NET

Nous cherchons une base :

• Facile à installer localement (Docker, binaire, CLI)
• Facile à interroger depuis C#
• Stable, documentée, et bien maintenue
• Compatible avec des embeddings OpenAI ou équivalents

🟢 QDrant : simple, rapide, efficace

• Langage : Rust
• API : REST + gRPC
• Licence : Apache 2
• Lancement : docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
• Requêtes : via HTTP ou client C# communautaire

Fonctionnalités notables :

• Filtres avancés
• Score de similarité : Cosinus, Dot, Euclidean
• Index HNSW configurable
• Persistant sur disque, portable facilement

var client = new QdrantClient("http://localhost:6333");
await client.UpsertAsync("docs", vectors);
var results = await client.SearchAsync("docs", embedding, top: 5);

👍 Idéal pour : projets simples, moteurs RAG, intégration .NET locale

🟡 Milvus : très puissant, mais plus lourd

• Langage : C++ + Go
• API : gRPC + REST (via proxy)
• Licence : open source (LF AI & Data)
• Lancement : stack Docker (milvus + etcd + pulsar)

Fonctionnalités notables :

• Support de milliards de vecteurs
• Très haute performance en scalabilité
• Index IVF, HNSW, Flat...
• Complexité d’installation plus élevée

Pas de client officiel C#, mais gRPC possible avec Proto.

👍 Idéal pour : gros volumes, solutions ML industrielles

👎 Trop lourd pour des apps desktop ou devs solo

🟠 Weaviate : orienté web et métadonnées

• Langage : Go
• API : REST + GraphQL
• Licence : open source (BSD)
• Lancement : Docker simple ou cluster

Fonctionnalités notables :

• Index vectoriel + structure de métadonnées
• Recherche hybride : texte + vecteur
• Intégration native de modèles (OpenAI, Cohere...)

👍 Idéal pour : projets orientés contenu (textes enrichis, articles, graphes)

👎 Moins adapté aux apps C# desktop natives

🧪 Comparatif synthétique

🧩 Conclusion : QDrant, choix naturel pour .NET local

Pour un développeur .NET souhaitant créer une application locale (WinUI, WPF, MAUI, API self-hosted), QDrant est aujourd’hui le meilleur compromis entre simplicité, performance et intégration.

Il est parfaitement adapté à un moteur RAG, une recherche sémantique ou un index vectoriel à petite/moyenne échelle.

Bien entendu QDrant n'est pas juste un gadget pour développeur solo, il peut être installé sur un serveur dédié et alimenter les recherches de services Web, de pages Web dans un contexte ASP.NET ou par des Apps mobiles, des PC/Mac en réseau etc. Les bases comme Milvus par exemple s'adressent vraiment à des recherches lourdes et nombreuses avec une capacité de stockage dépassant largement les besoins d'une PME/PMI !

Quoi qu'il en soit, QDrant est libre, facile à exploiter, bien intégré à un environnement C# / OpenAI ou Azure AI, et c'est la base que je conseille en première intention, sauf projet industriel justifiant de sortir l'artillerie (très) lourde. Mais dans ce cas je préconise aussi de se faire conseiller et accompagner par un consultant spécialisé avant de prendre une décision !

Stay Tuned !