2025年に最高の Lancedb 代替ソフト
-
Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.
-
VectorDBは、埋め込みベースのテキスト検索を行うための、シンプルで軽量、完全にローカルなエンドツーエンドソリューションです。
-
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.
-
高速、正確、本番対応の AI 非構造化データを、Retrieval Augmented Generation に特化して構築された、完全に最適化されたベクター検索インデックスに変換します
-
Qdrantは、高次元ベクトルを格納、検索、管理するためのベクトルデータベースです。効率的なストレージ、高速な類似検索、スケーラビリティ、そして豊富なAPIを提供します。AI、ML、NLPアプリケーションに最適です。詳細はこちらをクリック！
-
LLMがユーザーのデータとコンテキストに対して動作する機能を提供するには、管理されたベクトルデータベースまたは自己ホスト型ベクトルデータベースを使用します。
-
ZillizのMilvusベクターデータベースで、AIアプリケーションを飛躍的に向上させましょう。Zilliz Cloudなら、ベクター検索アプリケーションを手間なく展開・拡張できます。
-
HelixDBは、開発者の使いやすさと効率的なデータ操作に重点を置いて設計された、高性能データベースシステムです。Rustで構築され、ストレージエンジンとしてLMDBを活用することで、実績のあるストレージ層の信頼性と、AIやベクトルベースのアプリケーション向けに調整された最新機能を兼ね備えています。
-
Infinity は、密ベクトル、疎ベクトル、テンソル、全文検索、構造化データといった豊富なデータタイプに対応し、多様な検索機能を提供する最先端のAIネイティブデータベースです。検索、レコメンダー、質問応答、対話型AI、コパイロット、コンテンツ生成をはじめとする、様々なLLMアプリケーション、さらにはその他多くのRAG（Retrieval-augmented Generation）アプリケーションを強力にサポートします。
-
ApertureDB：マルチモーダルAIデータ処理を簡素化。高速なベクトル検索、ナレッジグラフ、データ拡張を活用し、よりスマートなAIアプリケーションを迅速に構築。
-
-
エンタープライズユーザーに人気のベクトルデータベース、Milvusをご紹介します。大規模な埋め込みベクトルを容易に保存、インデックス化、管理できます。Milvusの先進的なSDKとインデックスアルゴリズムを使用して、検索速度を向上させ、類似検索サービスを作成しましょう。機械学習の導入や大規模ベクトルデータセットの管理に最適です。
-
LEANNで、あなたのデジタルライフ全体をプライベートに検索。個人データに特化した最も効率的なRAGとセマンティック検索により、ストレージを97%削減し、クラウド費用は一切かかりません。
-
あらゆる開発者が、SQLという強力かつ使い慣れた言語で、プロダクショングレードのGenAIアプリケーションを構築できるようにします。最小限の学習で最大限の価値とコスト効率。
-
Vearch: ハイブリッドベクトル検索データベース。類似性検索とスカラーフィルタを組み合わせ、精度の高いAI検索結果を実現します。容易なスケールアップが可能。Python/Go SDKを提供。
-
Elasticsearchのオープンソースベクターデータベースでベクター検索とハイブリッド検索を構築 — BM25テキスト検索のリーダーから。Elasticsearchのベクターデータベースを無料で試す...
-
LMCacheは、データの保存と検索を最適化することでLLMアプリケーションを高速化する、オープンソースのKnowledge Delivery Network（KDN）です。
-
Superlinkedは、構造化データと非構造化データを組み合わせた高性能な検索・レコメンデーションアプリケーションを構築するAIエンジニア向けのPythonフレームワークです。
-
-
Pineconeは、正確で安全かつスケーラブルなAIアプリケーション構築のための、業界をリードするAIインフラストラクチャです。Pinecone Databaseを使用して、ベクトルデータを大規模に保存および検索したり、Pinecone Assistantを使って数分でRAGアプリケーションを実行開始できます。
-
FalkorDB: 超高速グラフデータベース。GraphRAGを活用して高精度な生成AIを実現し、LLMのハルシネーションを排除。そして、1万以上のテナント規模にもゼロオーバーヘッドで対応します。
-
関係、ベクトル、テキストなど、マルチモーダルな強い整合性データストレージを提供し、SQLベースのマルチモーダルな共同分析機能を提供するマルチモーダルデータベース。
-
AgentDB: AIアプリケーション向け 瞬時サーバーレスデータベース。 ゼロセットアッププロビジョニング、組み込みのベクトル検索、そして最適化されたコストで、自律型エージェントの拡張性を高めます。
-
Lancey: Parallel AI agents turn customer feedback into production-ready code for engineering teams. Eliminate bottlenecks & ship fixes 10x faster.
-
Embedchain: パーソナライズされたLLMアプリの構築とデプロイを簡素化するオープンソースのRAGフレームワーク。プロトタイプからプロダクションまで、簡単かつ思いのままに。
-
SvectorDBを使用すれば、120秒未満でサーバーレスベクターデータベースを設定でき、RAGチャットボット、ドキュメント検索、レコメンデーションに最適です。
-
Weaviate: AIアプリを強力に支えるオープンソースのベクターデータベース。構造化フィルターによる高速なベクター検索。開発者向けに、柔軟性、スケーラビリティ、そして本番環境対応を提供します。
-
CapybaraDBは、AIアプリケーション向けのデータ管理を効率化します。MongoDBとPineconeを基盤とし、セマンティック検索のためのEmbJSON、非同期処理、ネイティブなマルチモーダルサポートなどの機能を提供します。AI開発を簡素化し、コストを削減、多様なデータを容易に管理できます。
-
FastEmbedは、埋め込み生成に特化した、軽量かつ高速なPythonライブラリです。多数の人気テキストモデルに対応しています。新しいモデルの追加をご希望の際は、GitHubにてissueを起票いただけますようお願いいたします。
-
ベクトルデータの格闘に費やす何百時間もの時間を、そして何千ドルもの埋め込みコストを削減しましょう。普遍的なベクトルデータベース管理システムです。