Voici les meilleures alternatives 100 % open-source, robustes, et pensées pour un combo Python + LLM + Data Viz.

### 1. Le monstre de l'Analytique (OLAP) : ClickHouse
Si ton objectif principal est la **visualisation de données** (dashboards de trafic, suivi de positions sur des millions de mots-clés, analyse de logs de crawl), c'est le choix numéro un.
* **Pourquoi c'est le meilleur ici :** C'est une base de données orientée colonnes ultra-rapide. Là où SQLite va ramer pour faire un `GROUP BY` sur 50 millions de lignes d'historique SERP, ClickHouse le fait en quelques millisecondes.
* **Intégration Python & LLM :** ClickHouse a un client Python extrêmement robuste. De plus, les LLMs sont aujourd'hui très bien entraînés pour générer du SQL ClickHouse (Text-to-SQL). Ton script Python peut utiliser le LLM pour traduire une requête en langage naturel ("Affiche-moi la chute de trafic sur les URLs en /blog/ depuis la dernière update de Google") en requête ClickHouse.
* **Robustesse :** Conçu pour l'échelle du pétaoctet.

### 2. Le couteau suisse robuste avec IA : PostgreSQL + pgvector
Si tu cherches à remplacer tes bases actuelles par une fondation solide pour ton API, tout en intégrant des fonctionnalités LLM avancées.
* **Pourquoi c'est le meilleur ici :** Postgres est la norme industrielle pour la robustesse. Ce qui le rend magique pour ton cas d'usage, c'est l'extension `pgvector`.
* **Intégration Python & LLM :** C'est le combo parfait si ton LLM fait du traitement sémantique SEO (clustering de mots-clés, RAG sur des contenus concurrents, analyse d'intentions de recherche). Ton script Python génère des embeddings via le LLM, les stocke dans Postgres, et tu peux croiser ces données vectorielles avec tes données relationnelles classiques (ex: "Trouve les mots-clés sémantiquement proches qui ont un volume de recherche > 1000").
* **Robustesse :** Increvable, gère parfaitement la concurrence pour tes APIs.

### 3. La solution pure Vectorielle (Si l'IA est le coeur du moteur) : Qdrant
Si la partie "Data SEO" concerne majoritairement de la sémantique, des embeddings d'articles, ou du maillage interne automatisé par LLM.
* **Pourquoi c'est le meilleur ici :** Développé en Rust, 100 % open-source, et pensé pour la recherche vectorielle à grande échelle. 
* **Intégration Python :** Leur SDK Python est l'un des plus aboutis du marché. 

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### Résumé de l'architecture idéale

| Besoin principal                                           | Base de données idéale    | Rôle du script Python + LLM                                  |
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| **Agréger et visualiser massivement** (Trafic, Logs, SERP) | **ClickHouse**            | L'agent LLM génère les requêtes analytiques complexes.       |
| **Polyvalence & API robuste** (Sémantique + Métriques)     | **PostgreSQL (pgvector)** | Stocke les métriques classiques ET les embeddings SEO pour du clustering. |
| **Recherche Sémantique pure** (Maillage, Intentions)       | **Qdrant**                | Alimente et interroge la base via des embeddings LLM.        |