LEANN redéfinit la gestion des bases de données vectorielles grâce à son approche innovante. Un index vectoriel permet de représenter des données sous forme de vecteurs numériques qui capturent le sens et le contexte de ces données. Cela permet à l’AI de réaliser des recherches par similitude rapide, en trouvant les informations les plus pertinentes à partir d’une collection de données. Contrairement à une recherche par mots-clés, cette méthode identifie les résultats sémantiquement similaires.
La taille des index vectoriels traditionnels pose un problème majeur : ils nécessitent souvent de 1,5 à 7 fois plus de stockage que les données originales, ce qui est impraticable pour des appareils personnels comme des ordinateurs portables ou des smartphones. C’est ici que LEANN intervient, offrant une solution qui réduit la taille de l’index à moins de 5% de la taille des données originales. Par exemple, là où un index typique de 100 Go de données pourrait nécessiter jusqu’à 500 Go de stockage, LEANN ne nécessiterait qu’environ 5 Go. C’est une réduction de stockage de 20 fois, voire plus, sans sacrifier la performance.







