Une fois chaque chunk transformé en embedding, il faut pouvoir retrouver très vite les vecteurs les plus proches d’une question, parfois parmi des millions. C’est le rôle du « vector store » (base vectorielle), conçu pour la recherche par similarité à grande échelle.