FastPlaid : Amener la recherche multi-vecteurs à l’échelle de la production

Chez LightOn, nous sommes convaincus que les modèles à interaction tardive vont s’imposer dans les moteurs de recherche basés sur l’IA. C’est pourquoi nous présentons FastPlaid, un moteur haute performance développé entièrement en Rust et optimisé pour les GPU.

FastPlaid offre la précision du PLAID de Stanford avec un gain spectaculaire en performance :

• ⚡ Ultra-rapide : +554 % de requêtes par seconde (QPS) par rapport à la recherche multi-vecteurs de Stanford.
  
  
• 🎯 Conçu sur mesure : pensé comme le « Faiss des modèles multi-vecteurs », rendant la recherche par similarité plus rapide et plus pratique que jamais.
  
  

Avec FastPlaid, les systèmes de recherche multi-vecteurs disposent enfin d’un moteur prêt pour la production, capable de suivre les exigences des pipelines RAG, des systèmes de recommandation et de la recherche d’entreprise.

👉 [Essayez FastPlaid sur GitHub]

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Nouveautés de FastPlaid 1.10.0

Aujourd’hui, LightOn publie FastPlaid v1.10.0, qui apporte une nouveauté majeure : les index mutables.

Jusqu’à présent, FastPlaid offrait des performances exceptionnelles pour des index statiques, où les données sont pré-calculées et rechargées périodiquement — un choix adapté aux systèmes de recommandation à grande échelle ou aux pipelines de recherche reconstruits chaque nuit.

Avec cette mise à jour, FastPlaid s’adapte désormais à des environnements plus dynamiques. Les utilisateurs peuvent :

• Insérer de nouveaux documents dans un index existant sans le reconstruire entièrement
  
  
• Étendre la couverture de manière fluide pour des ensembles de données en évolution
  
  
• Activer la gestion de connaissances en temps réel, pour des flux où l’information est continuellement mise à jour
  
  

Cette évolution renforce la position de FastPlaid comme colonne vertébrale de la recherche multi-vecteurs haute performance, aussi bien dans des contextes stables qu’en constante évolution.

Comme l’explique Raphaël Sourty, ingénieur en IA chez LightOn et principal contributeur de FastPlaid :

De nombreux cas d’usage peuvent être couverts avec des index statiques, comme les grands systèmes de recommandation ou les pipelines de recherche nocturnes. Mais disposer d’un index actualisable augmente clairement la portée des projets FastPlaid et attirera encore plus d’utilisateurs.

👉 [Découvrez la version v1.10.0]

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Pourquoi c’est important

La possibilité de mettre à jour les index à la volée transforme FastPlaid : d’un outil adapté à la recherche, il devient un moteur de niveau production pour l’IA appliquée.

Les bénéfices concrets incluent :

• Des pipelines RAG en entreprise qui restent alignés sur une documentation évolutive
  
  
• Des systèmes de recommandation qui s’adaptent instantanément aux nouveaux contenus
  
  
• Des moteurs de recherche dynamiques qui s’enrichissent sans interruption
  
  

FastPlaid est open source et gagne déjà en visibilité sur GitHub, avec plus de 140 étoiles (août 2025) depuis son lancement le 6 juin 2025.

Que vous construisez un moteur de recherche d’entreprise, un assistant IA ou un système de recommandation à grande échelle, FastPlaid rend la recherche multi-vecteurs rapide, évolutive et prête pour la production.

Toute contribution au projet sur GitHub est la bienvenue !

👉 [Commencez ici : FastPlaid sur GitHub]
👉 [Explorez : PyLate]
👉 [En savoir plus : LightOn]
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‍LightOn s’engage à faire des architectures de recherche à interaction tardive non pas un simple concept de recherche, mais une véritable base pratique pour l’IA à grande échelle.