Elasticsearch's vector database Alternativas

Elasticsearch's vector database es una excelente herramienta de IA en el campo de Search Engines. Sin embargo, hay muchas otras excelentes opciones en el mercado. Para ayudarlo a encontrar la solución que mejor se adapte a sus necesidades, hemos seleccionado cuidadosamente más de 30 alternativas para usted. Entre estas opciones, Vector database for Relevance AI,VectorDB and Vearch son las alternativas más comúnmente consideradas por los usuarios.

Al elegir una alternativa a Elasticsearch's vector database, preste especial atención a sus precios, experiencia de usuario, características y servicios de soporte. Cada software tiene sus propias fortalezas únicas, por lo que vale la pena compararlos cuidadosamente de acuerdo con sus necesidades específicas. Comience a explorar estas alternativas ahora y encuentre la solución de software perfecta para usted.

Las mejores Elasticsearch's vector database alternativas en 2025

  1. Utilice bases de datos vectoriales autogestionadas o gestionadas para otorgar a los LLM la capacidad de trabajar en SU información y contexto.

  2. VectorDB es una solución simple, ligera, completamente local y de extremo a extremo para usar la recuperación de texto basada en incrustaciones.

  3. Vearch: base de datos híbrida de búsqueda vectorial. Combina la similitud y los filtros escalares para obtener resultados precisos en IA. Escala sin esfuerzo. SDKs en Python/Go.

  4. Descubre la biblioteca de búsqueda de vectores de clientes: incrusta, almacena, busca y almacena en caché vectores sin esfuerzo. Mejora tus aplicaciones con eficientes capacidades de búsqueda de vectores.

  5. PGVecto.rs es una extensión de Postgres que permite la búsqueda vectorial escalable, permitiéndole construir aplicaciones poderosas basadas en la similitud sobre su base de datos Postgres.

  6. Con SvectorDB puedes configurar una base de datos de vectores sin servidor en menos de 120 segundos, perfecta para chatbots RAG, búsqueda de documentos y recomendaciones.

  7. Desarrolla potentes aplicaciones de IA con Supabase Vector. Almacena, consulta e indexa incrustaciones de vectores usando Postgres y el kit de herramientas de IA de Supabase.

  8. Descubre la potencia de LanceDB, la base de datos vectorial sin servidor que ofrece capacidades de búsqueda flexibles y escalabilidad sin interrupciones. Dile adiós a los gastos generales de gestión y a los costes elevados.

  9. Potencie sus aplicaciones de IA con la base de datos vectorial Milvus de Zilliz. Implemente y escale sus aplicaciones de búsqueda vectorial sin complicaciones con Zilliz Cloud.

  10. Plataforma de IA Elastic Search. La búsqueda avanzada se une a la IA generativa. Impulse la seguridad, optimice las operaciones. Escale con flexibilidad. ¡Prueba la versión de prueba gratuita!

  11. Descubre Milvus, la popular base de datos vectorial para usuarios empresariales. Almacena, indexa y gestiona vectores de incrustación a gran escala con facilidad. Aumenta la velocidad de recuperación y crea servicios de búsqueda por similitud utilizando los SDK y algoritmos de indexación avanzados de Milvus. Ideal para implementaciones de aprendizaje automático y la gestión de conjuntos de datos vectoriales a gran escala.

  12. VectorChord es una extensión de PostgreSQL de alto rendimiento para la búsqueda de similitud vectorial. Velocidad, escalabilidad y rentabilidad mejoradas. Ideal para comercio electrónico, investigación y medios de comunicación.

  13. IA rápida, precisa y lista para producción Convierte tus datos no estructurados en índices de búsqueda vectorial perfectamente optimizados, diseñados específicamente para generación aumentada de recuperación

  14. TopK es una base de datos nativa de la nube, concebida para casos de uso relacionados con la búsqueda. Incorpora búsqueda por palabras clave, búsqueda vectorial y filtrado de metadatos de forma nativa.

  15. pgvectorscale se basa en pgvector con una búsqueda de incrustaciones de mayor rendimiento y almacenamiento rentable para aplicaciones de IA.

  16. HelixDB es un sistema de base de datos de alto rendimiento diseñado con un enfoque en la experiencia del desarrollador y las operaciones de datos eficientes. Construido en Rust y potenciado por LMDB como su motor de almacenamiento, combina la fiabilidad de una capa de almacenamiento probada con características modernas diseñadas para aplicaciones de IA y basadas en vectores.

  17. pgvector: Una herramienta de búsqueda de similitud de vectores de código abierto para Postgres. Almacena vectores con datos, admite búsquedas exactas y aproximadas y realiza cálculos de distancia. Adecuado para sistemas de recomendación, recuperación de imágenes/texto y detección de anomalías.

  18. Ahorre cientos de horas lidiando con datos vectoriales y miles en costos de incrustación. El sistema universal de gestión de bases de datos vectoriales.

  19. Descubra cómo Analytics to Elevate Sematic Search puede optimizar documentos embebidos, mejorar los resultados de búsqueda y potenciar las experiencias de usuario.

  20. Permite a cada desarrollador crear aplicaciones GenAI de grado de producción con SQL potente y familiar. Aprendizaje mínimo, valor máximo y rentable.

  21. Pinecone es la infraestructura de IA líder para construir aplicaciones de IA precisas, seguras y escalables. Utilice Pinecone Database para almacenar y buscar datos vectoriales a gran escala, o comience con Pinecone Assistant para tener una aplicación RAG funcionando en minutos.

  22. OceanBase seekdb is an open-source, AI-native search database that unifies relational, vector, text, JSON and GIS in a single engine, enabling hybrid search and in-database AI workflows.

  23. Descubra el poder de SemaDB, la base de datos vectorial de bajo costo y alto rendimiento para aplicaciones de IA. Revele conexiones ocultas y mejore su experiencia de búsqueda con la interacción en lenguaje natural.

  24. Infinity es una base de datos nativa de IA de vanguardia que ofrece una amplia gama de capacidades de búsqueda para tipos de datos enriquecidos como vector denso, vector disperso, tensor, texto completo y datos estructurados. Ofrece un sólido soporte para diversas aplicaciones de LLM, incluyendo búsqueda, sistemas de recomendación, respuesta a preguntas, IA conversacional, copilot, generación de contenido, y muchas más aplicaciones RAG (Retrieval-augmented Generation).

  25. Qdrant es una base de datos vectorial para almacenar, buscar y gestionar vectores de alta dimensionalidad. Ofrece almacenamiento eficiente, búsqueda de similitud rápida, escalabilidad y una API completa. Ideal para aplicaciones de IA, ML y PNL. ¡Haz clic para obtener más información!

  26. FastEmbed es una biblioteca Python ligera y rápida, diseñada específicamente para la generación de embeddings. Ofrecemos soporte para los modelos de texto más populares. Si deseas que incorporemos un nuevo modelo, no dudes en abrir una incidencia en Github.

  27. Cree sobre la única base de datos que le permite realizar transacciones, analizar y contextualizar sus datos en tiempo real.

  28. Lantern es una base de datos vectorial Postgre escalable, rentable y fácil de usar

  29. Superlinked es un framework de Python para ingenieros de IA que desarrollan aplicaciones de búsqueda y recomendación de alto rendimiento que combinan datos estructurados y no estructurados.

  30. Weaviate: La base de datos vectorial de código abierto que impulsa aplicaciones de IA. Búsqueda vectorial rápida con filtros estructurados. Flexible, escalable y lista para producción para desarrolladores.

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