L’article explique comment construire un système de recherche vectorielle locale (RAG) avec SQLite, en utilisant la distance de Hamming plutôt que la similarité cosinus pour optimiser les performances. Il détaille la mise en place d’une base de données SQLite avec des vecteurs binaires compressés, générés localement via des modèles comme all-MiniLM-L6-v2, et leur recherche efficace grâce à une fonction personnalisée de distance de Hamming. Cette approche permet de traiter des centaines de milliers de documents sur du matériel standard, sans dépendre de bases de données vectorielles cloud coûteuses et lentes.

L’auteur souligne les avantages économiques et techniques de cette solution, comme l’absence de coûts récurrents, une latence réduite (quelques millisecondes) et une meilleure confidentialité, tout en évitant les verrous des fournisseurs cloud. Il compare aussi les performances avec les solutions managées, mettant en avant la simplicité de déploiement de SQLite, déjà intégré dans de nombreux environnements. Le tutoriel inclut des étapes pratiques pour l’implémentation, de la génération des embeddings à l’intégration avec un LLM local ou distant.