What is Supabase Vector?
Características clave
- Postgres + pgvector: Almacena, consulta e indexa incrustaciones vectoriales en una instancia de Postgres, lo que permite a los usuarios aprovechar el poder de SQL para operaciones vectoriales.
- OpenAI y más: conéctate fácilmente a cualquier API de LLM o incrustaciones, incluyendo Hugging Face y SageMaker, permitiendo a los desarrolladores integrar modelos de OpenAI en sus aplicaciones sin problemas.
- Seguro y escalable: Supabase Vector es compatible con SOC2 Tipo 2, lo que garantiza la seguridad de los datos, y ofrece una arquitectura escalable que puede manejar grandes volúmenes de datos vectoriales.
Casos de uso
- Crea motores de búsqueda semántica que permitan a los usuarios buscar contenido basado en la similitud semántica.
- Mejora los chatbots con retención a largo plazo basada en el contenido, permitiéndoles recordar y responder a conversaciones anteriores.
- Desarrolla aplicaciones de similitud de imágenes que puedan reconocer y agrupar imágenes similares según las características visuales.
Conclusión
Supabase Vector ofrece una plataforma sólida y accesible para desarrollar aplicaciones de IA, permitiendo a los desarrolladores almacenar, consultar e indexar incrustaciones vectoriales sin problemas dentro de Postgres. Su integración con Supabase garantiza seguridad, escalabilidad y facilidad de uso, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para crear una amplia gama de aplicaciones impulsadas por IA.
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Supabase Vector Alternativas
Más Alternativas-
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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.
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Utilice bases de datos vectoriales autogestionadas o gestionadas para otorgar a los LLM la capacidad de trabajar en SU información y contexto.
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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.
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Cree sobre la única base de datos que le permite realizar transacciones, analizar y contextualizar sus datos en tiempo real.