Pgvecto.rs

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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. 0
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What is Pgvecto.rs?

PGVecto.rs trasciende los límites tradicionales de las bases de datos, ofreciendo potentes capacidades de búsqueda vectorial escalable directamente dentro de su base de datos Postgres. Al implementar tecnologías de vanguardia y optimizar para la eficiencia y la funcionalidad, esta innovadora extensión permite la creación de aplicaciones sofisticadas basadas en la similitud. Desde el filtrado mejorado hasta las longitudes de vectores extendidas y la búsqueda de vectores binarios, PGVecto.rs garantiza una alta recuperación, baja latencia y hasta 4 veces más rendimiento en comparación con soluciones similares. Un salto revolucionario en la búsqueda y gestión de datos impulsada por la IA.

Características clave:

  1. Revoluciona la búsqueda vectorial, no la base de datos. PGVecto.rs se integra perfectamente con su base de datos Postgres actual, ofreciendo búsquedas de similitud avanzadas sin la necesidad de un almacén de datos separado.

  2. Mejor filtrado. Obtenga una alta recuperación y una baja latencia aplicando cualquier condición de filtro y uniendo otras tablas, una ventaja incomparable con otras bases de datos vectoriales.

  3. Longitud de vector extendida. Admite vectores de hasta 65535 dimensiones, perfecto para acomodar las complejidades de los modelos de IA actuales.

  4. Búsqueda de vectores binarios. Utilice técnicas de recuperación adaptativas para una alta precisión con un uso de memoria significativamente reducido, hasta 30 veces menos.

  5. Búsqueda híbrida. Mejore las capacidades de búsqueda combinando la búsqueda de texto completo con la búsqueda de similitud vectorial para una consulta integral.

Casos de uso:

  1. Un equipo de investigación de IA crea un sistema de recomendación de contenido aprovechando la búsqueda de similitud vectorial para experiencias de usuario más personalizadas.

  2. Una plataforma de comercio electrónico utiliza PGVecto.rs para la búsqueda visual, permitiendo a los clientes encontrar productos similares a las imágenes que cargan.

  3. Una empresa de ciberseguridad implementa la tecnología para la detección de anomalías en el tráfico de red, identificando amenazas basadas en la similitud de patrones.


Conclusión:

PGVecto.rs destaca como una solución fundamental para optimizar las búsquedas de similitud vectorial dentro de su base de datos Postgres existente. Disfrute de un rendimiento, una escalabilidad y una compatibilidad sin precedentes, al mismo tiempo que desbloquea todo el potencial de las aplicaciones impulsadas por la IA. ¡Comience su prueba gratuita para experimentar el futuro de la búsqueda vectorial escalable hoy!


More information on Pgvecto.rs

Launched
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
6355648
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS

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100%
France

Traffic Sources

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social paidReferrals mail referrals search direct
Source: Similarweb (Jun 2, 2025)
Pgvecto.rs was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-08-06.
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Más Alternativas
  1. 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.

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

  3. 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.

  4. 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.

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