Pinecone

Pinecone est un service vector database managé SaaS, fondé en 2019, devenu leader marché des vector databases avec l'explosion de la GenAI. Conçu pour scalabilité et performance avec ops zero-knowledge requis — popularisé par sa simplicité d'usage et ses partenariats avec OpenAI, LangChain, LlamaIndex.

Architecture : (1) **Serverless tier** (recommandé depuis 2024) — auto-scaling, pay-per-use, separation read/write/storage, dramatically cheaper que Pod tier ; (2) **Pod tier** (legacy) — provisioned pods (s1, p1, p2 sizes), dedicated resources.

Features : (1) HNSW indexing automatique ; (2) Metadata filtering pendant search (filter syntax with category and year range) ; (3) Namespaces — partitioning logique (multi-tenant : 1 namespace per customer) ; (4) Sparse-dense hybrid search (combine vector + keyword) ; (5) Pinecone Inference (embedding API intégrée — no need separate OpenAI call) ; (6) Pinecone Assistant (knowledge base RAG out-of-the-box) ; (7) Backups et restore ; (8) SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR compliant ; (9) Multi-region available ; (10) integration native avec LangChain, LlamaIndex, Cohere, OpenAI.

Pricing Serverless : pay per read units (queries), write units (upserts), storage. First $50 credit free monthly (suffit pour POC small).

Alternatives : Weaviate (open source + cloud), Qdrant (Rust), Chroma (dev-friendly), Milvus (CNCF distributed), pgvector (PostgreSQL), Azure AI Search, AWS OpenSearch, Vertex AI Vector Search. Pinecone forte sur simplicity et performance, plus cher que pgvector pour small workloads. Compétences AI-102, PMLE.