2026年に最高の Pgvectorscale 代替ソフト
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PGVecto.rs は、スケーラブルなベクトル検索を可能にする Postgres 拡張機能です。これにより、Postgres データベース上に強力な類似性ベースのアプリケーションを構築できます。
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pgvector: Postgres用のオープンソース・ベクトル類似検索ツール。データにベクトルを格納し、正確な検索や近似検索をサポートし、距離の計算を実行します。レコメンデーションシステム、画像/テキスト検索、異常検出に適しています。
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Supabase Vectorで強力なAIアプリケーションを構築。PostgresとSupabaseのAIツールキットを使用して、ベクターエンベディングの格納、クエリ、およびインデックス化を実行。
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VectorChordは、ベクトル類似性検索のための高性能PostgreSQL拡張機能です。高速性、スケーラビリティ、そして経済性を向上させます。eコマース、研究、メディア分野に最適です。
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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。
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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。
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Qdrant、Weaviate、Milvus、ChromaDB などに接続。統一されたインターフェースから、コレクションの探索、埋め込み（embeddings）の分析、重複データの検出、外れ値の特定などが可能です。
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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。
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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...
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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。
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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。
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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
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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。
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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。
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LanceDBの力を発見しましょう。これは、柔軟な検索機能とシームレスなスケーラビリティを提供するサーバーレスベクトルデータベースです。管理オーバーヘッドと高いコストに別れを告げましょう。
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クライアントベクトル検索ライブラリを発見しましょう: ベクターの埋め込み、格納、検索、キャッシュを労力をかけずに実行できます。効率的なベクトル検索機能でアプリケーションを強化できます。
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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。
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AlloyDB AIは、AlloyDB for PostgreSQLに組み込まれた、一連の統合機能であり、PostgreSQLでの複雑なクエリの実行速度を向上させることで、開発者がより効率的に作業できるよう設計されました。
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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！
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Vald: リコメンデーションシステム、翻訳、画像認識タスクのためのスケーラブルな高性能AI検索エンジン。Valdでインデックス化を自動化し、検索機能を強化します。
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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。
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Vpuna AIで、インテリジェントな検索を構築。あらゆるデータからユーザーの意図を理解する、開発者向けのベクトル検索とセマンティック検索です。
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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。
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PostgresMLで機械学習とPostgreSQLのパワーを組み合わせましょう。MLモデルをシームレスに統合し、予測分析を実行し、テキストデータを分析し、レコメンデーションシステムを構築できます。
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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。
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PlusVectorで驚異的なベクターイラストとSVGを手間なく作成しましょう。デザインスキルは不要です。AI搭載のPlusVectorを今すぐお試しください。
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OceanBase seekdb は、オープンソースかつ AI ネイティブな検索データベースであり、リレーショナル、ベクトル、テキスト、JSON、GIS を単一のエンジンに統合し、ハイブリッド検索およびデータベース内での AI ワークフローを実現します。
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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。