Meilleurs Lantern alternatives en 2025
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pgvectorscale s'appuie sur pgvector pour offrir des recherches d'incorporation plus performantes et un stockage rentable pour les applications d'IA.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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AlloyDB AI est un ensemble intégré de fonctionnalités intégrées à AlloyDB pour PostgreSQL, conçu pour aider
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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.
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Combinez la puissance de PostgreSQL avec le machine learning grâce à PostgresML. Intégrez en toute transparence les modèles de ML, effectuez des analyses prédictives, analysez des données textuelles et créez des systèmes de recommandation.
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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.
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VectorDB est une solution simple, légère, entièrement locale et complète pour utiliser la récupération de texte basée sur les plongements.
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Créez une recherche vectorielle et une recherche hybride avec la base de données vectorielle open source d'Elasticsearch, des leaders de la recherche textuelle BM25. Essayez gratuitement la base de données vectorielle d'Elasticsearch...
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Neon : Postgres sans serveur pour les développeurs. Branches instantanées, mise à l'échelle automatique et support de pgvector. Développez et mettez à l'échelle vos applications d'IA plus rapidement.
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Utilisez des bases de données vectorielles gérées ou auto-hébergées pour permettre aux LLMs de traiter VOS données et contextes.
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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.
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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.
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Explorez l'intégralité de votre vie numérique en toute confidentialité avec LEANN. La solution de RAG et de recherche sémantique la plus performante pour vos données personnelles : 97 % d'espace de stockage en moins, zéro frais de cloud.
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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.
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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.
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ChatGPT et divers modèles de langage de grande taille (LLM) se targuent d'une incroyable polyvalence, permettant le développement d'un large éventail d'applications.
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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.
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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 !
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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).
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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
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OneNode : La plateforme backend unifiée pour les applications d'IA/LLM. Elle intègre base de données, recherche vectorielle, stockage et gestion des traitements. Développez plus rapidement et concentrez-vous sur l'essentiel : vos fonctionnalités. Compatible MongoDB.
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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.