Elasticsearch's vector database Alternatives

Elasticsearch's vector database est un outil IA superbe dans le domaine des Search Engines. Cependant, il existe de nombreuses autres excellentes options sur le marché. Pour vous aider à trouver la solution qui correspond le mieux à vos besoins, nous avons soigneusement sélectionné plus de 30 alternatives pour vous. Parmi ces choix, Vector database for Relevance AI,VectorDB and Vearch sont les alternatives les plus couramment envisagées par les utilisateurs.

Lorsque vous choisissez une alternative à Elasticsearch's vector database, veuillez prêter une attention particulière à leur tarification, leur expérience utilisateur, leurs fonctionnalités et leurs services de support. Chaque logiciel a ses propres forces, il vaut donc la peine de les comparer attentivement en fonction de vos besoins spécifiques. Commencez à explorer ces alternatives dès maintenant et trouvez la solution logicielle parfaite pour vous.

Meilleurs Elasticsearch's vector database alternatives en 2025

  1. Utilisez des bases de données vectorielles gérées ou auto-hébergées pour permettre aux LLMs de traiter VOS données et contextes.

  2. VectorDB est une solution simple, légère, entièrement locale et complète pour utiliser la récupération de texte basée sur les plongements.

  3. Vearch : Base de données de recherche vectorielle hybride. Combinez similarité et filtres scalaires pour des résultats d'IA précis. Évoluez sans effort. SDK Python/Go.

  4. Découvrez la bibliothèque client-vector-search : intégrez, stockez, recherchez et mettez en cache des vecteurs sans effort. Améliorez vos applications avec des capacités de recherche vectorielle efficaces.

  5. PGVecto.rs est une extension PostgreSQL qui permet une recherche vectorielle évolutive, vous permettant de construire des applications puissantes basées sur la similarité au-dessus de votre base de données PostgreSQL.

  6. SvectorDB vous permet de configurer une base de données vectorielle serverless en moins de 120 secondes, parfaite pour les chatbots RAG, la recherche de documents et les recommandations.

  7. Créez des applications d'IA performantes avec Supabase Vector. Stockez, interrogez et indexez des embeddings vectoriels à l'aide de PostgreSQL et de la boîte à outils d'IA de Supabase.

  8. Découvrez la puissance de LanceDB, la base de données vectorielle sans serveur qui offre des capacités de recherche flexibles et une évolutivité transparente. Dites adieu aux frais généraux de gestion et aux coûts élevés.

  9. Boostez vos applications d'IA avec la base de données vectorielle Milvus de Zilliz. Déployez et faites évoluer vos applications de recherche vectorielle en toute simplicité avec Zilliz Cloud.

  10. Plateforme d'IA Elastic Search. La recherche avancée rencontre l'IA générative. Renforcez la sécurité, optimisez les opérations. Évoluez avec flexibilité. Essayez la version d'essai gratuite !

  11. Découvrez Milvus, la base de données vectorielle plébiscitée par les entreprises. Stockez, indexez et gérez facilement des vecteurs d'embeddings à grande échelle. Boostez la vitesse de recherche et créez des services de recherche par similarité grâce aux SDK et algorithmes d'indexation avancés de Milvus. Idéal pour les déploiements d'apprentissage automatique et la gestion de jeux de données vectoriels de grande envergure.

  12. VectorChord est une extension PostgreSQL haute performance pour la recherche de similarité vectorielle. Rapidité, évolutivité et accessibilité améliorées. Idéal pour le commerce électronique, la recherche et les médias.

  13. Une IA rapide, précise et prête pour la production Transformez vos données non structurées en index de recherche de vecteurs parfaitement optimisés, spécialement conçus pour la génération augmentée par récupération

  14. TopK est une base de données native du cloud conçue pour les cas d'utilisation liés à la recherche. Elle intègre nativement la recherche par mots-clés, la recherche vectorielle et le filtrage des métadonnées.

  15. pgvectorscale s'appuie sur pgvector pour offrir des recherches d'incorporation plus performantes et un stockage rentable pour les applications d'IA.

  16. HelixDB est un système de base de données haute performance conçu pour offrir une expérience développeur optimale et des opérations de données efficaces. Construit en Rust et propulsé par LMDB comme moteur de stockage, il allie la fiabilité d'une couche de stockage éprouvée à des fonctionnalités modernes, spécialement conçues pour l'IA et les applications basées sur des vecteurs.

  17. pgvector : un outil de recherche de similarité vectorielle open source pour Postgres : stockez des vecteurs avec des données, gérez les recherches exactes et approximatives et effectuez des calculs de distance. Adapté aux systèmes de recommandation, à la récupération d'images/de texte et à la détection d'anomalies.

  18. Gagnez des centaines d'heures de travail sur la manipulation de données vectorielles et des milliers d'euros sur les coûts d'intégration. Le système universel de gestion de bases de données vectorielles.

  19. Découvrez comment Analytics to Elevate Semantic Search peut optimiser les documents intégrés, améliorer les résultats de recherche et enrichir les expériences utilisateur.

  20. Permettez à chaque développeur de créer des applications GenAI de qualité professionnelle avec un langage SQL puissant et familier. Apprentissage minimal, valeur maximale et rentabilité.

  21. Pinecone est l'infrastructure IA leader pour la création d'applications IA précises, sécurisées et évolutives. Utilisez la base de données Pinecone pour stocker et rechercher des données vectorielles à grande échelle, ou commencez avec Pinecone Assistant pour mettre en place une application RAG en quelques minutes.

  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. Découvrez la puissance de SemaDB, la base de données vectorielle économique et performante pour les applications d'IA. Révélez les connexions cachées et améliorez votre expérience de recherche grâce à l'interaction en langage naturel.

  24. Infinity est une base de données native de l'IA de pointe, offrant une vaste gamme de capacités de recherche pour des types de données riches : vecteurs denses, vecteurs creux, tenseurs, texte intégral et données structurées. Elle apporte un soutien solide à diverses applications de LLM, y compris la recherche, les systèmes de recommandation, la réponse aux questions, l'IA conversationnelle, les copilotes, la génération de contenu, et bien d'autres applications de RAG (Génération augmentée par la Récupération).

  25. Qdrant est une base de données vectorielle permettant le stockage, la recherche et la gestion de vecteurs de haute dimension. Elle offre un stockage efficace, une recherche de similarité rapide, une grande évolutivité et une API riche. Idéale pour les applications d'IA, de ML et de TAL. Cliquez pour en savoir plus !

  26. FastEmbed est une bibliothèque Python légère et rapide, conçue pour la génération d'embeddings. Nous prenons en charge les modèles de texte courants. N'hésitez pas à ouvrir une issue sur Github si vous souhaitez que nous ajoutions un nouveau modèle.

  27. Tirez parti de la seule base de données qui vous permet d'effectuer des transactions, d'analyser et de contextualiser vos données en temps réel.

  28. Lantern est une base de données vectorielle Postgres évolutive, économique et facile à utiliser

  29. Superlinked est un framework Python à l'intention des ingénieurs en IA, leur permettant de développer des applications de recherche et de recommandation ultra-performantes, capables d'intégrer harmonieusement des données structurées et non structurées.

  30. Weaviate : La base de données vectorielle open source qui propulse les applications d'IA. Recherche vectorielle rapide avec filtres structurés. Flexible, évolutif et prêt pour la production, conçu pour les développeurs.

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