Meilleurs Vector database for Relevance AI alternatives en 2025
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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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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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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.
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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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Plateforme de données d'entreprise à faible code pour la transformation, l'intégration et le chargement de bases de données vectorielles.
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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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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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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.
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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.
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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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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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Vald : un moteur de recherche d'IA évolutif et performant pour les systèmes de recommandation, la traduction et les tâches de reconnaissance d'image. Automatisez l'indexation et améliorez les capacités de recherche avec Vald.
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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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