Elasticsearch's vector database
Supabase Vector
Elasticsearch's vector database
| Launched | 2010-7 |
| Pricing Model | Freemium |
| Starting Price | |
| Tech used | Google Analytics,Google Tag Manager,Optimizely,Google Fonts,Next.js,Emotion,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,Varnish,Webpack,HSTS |
| Tag | Vector Database,Data Analysis |
Supabase Vector
| Launched | 2017-09 |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | Next.js,Vercel,Progressive Web App,RSS,Webpack,HSTS |
| Tag | Vector Database |
Elasticsearch's vector database Rank/Visit
| Global Rank | 29863 |
| Country | United States |
| Month Visit | 1706536 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Supabase Vector Rank/Visit
| Global Rank | 2384 |
| Country | United States |
| Month Visit | 14491339 |
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Vector database for Relevance AI - 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。
VectorDB - 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。
Vearch - 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。
clientvectorsearch - 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。
Pgvecto.rs - 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。