WiScale France

J’ai passé des mois à chercher le bon moteur pour mes agents IA.

Vecteurs dans un service.
Graphes dans un autre.
Multicolumn ailleurs.

👉 3 systèmes à maintenir
👉 3 points de latence
👉 0 mode offline
À un moment, ça n’a plus de sens.

Alors j’ai construit VelesDB.
Un moteur embarqué en Rust qui unifie vecteurs, graphes et SQL dans un seul fichier.
Pas de cluster.
Pas de service externe.
Pas d’API key.
Juste un moteur. Local-first.

Ce que je n’avais pas anticipé au départ :
👉 ce n’est pas "juste" une base vectorielle
Chaque approche de similarité ouvre en réalité des cas d’usage complètement différents :
RAG, recommandation, IoT, déduplication…
Et tout peut vivre dans le même moteur.

👉 Résultat :
des agents IA avec une vraie mémoire persistante
du RAG sans dépendance cloud
des systèmes de recommandation hybrides
des cas edge & offline réellement exploitables

Le projet avance vite.
Mais il est encore en construction.
👉 Et c’est maintenant que les retours ont le plus de valeur.

J’ai détaillé dans le carrousel :
le problème réel des agents aujourd’hui
l’architecture du moteur
les types de mémoire IA
les cas d’usage concrets

👉 le repo : https://lnkd.in/ernjzuFC
Si tu bosses sur des agents IA, du RAG ou des systèmes de reco,
teste-le et dis-moi ce qui manque.
C’est comme ça que les bons outils se construisent.

Une étoile, un feedback, un use case réel => c’est ça qui fait progresser un projet à ce stade.

les documentations:
https://lnkd.in/eN_4jTFp
https://lnkd.in/ehqWHFD2

https://velesdb.com

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