Zilliz VS Qdrant

ZillizとQdrantを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このZillizとQdrantのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、ZillizかQdrantかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

Zilliz

Zilliz
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。

Qdrant

Qdrant
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!

Zilliz

Launched 2015-02
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Fonts,Next.js,KaTeX,Gzip,OpenGraph,Webpack,Nginx
Tag Data Science,Vector Database

Qdrant

Launched 2020-10
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Hugo,Google Fonts,Netlify,Clipboard.js,jQuery,Polyfill.io,Splide,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,HSTS
Tag Vector Database

Zilliz Rank/Visit

Global Rank 185534
Country United States
Month Visit 203750

Top 5 Countries

14.19%
8.51%
7.42%
5.82%
4.29%
United States India China Vietnam Australia

Traffic Sources

2.29%
0.8%
0.09%
9.65%
50.7%
36.46%
social paidReferrals mail referrals search direct

Qdrant Rank/Visit

Global Rank 141022
Country India
Month Visit 357130

Top 5 Countries

15.36%
12.72%
5.31%
3.77%
3.13%
India United States Germany China Spain

Traffic Sources

3.02%
0.79%
0.09%
8.21%
51.92%
35.97%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Zilliz and Qdrant, you can also consider the following products

Zilliz Cloud Serverless - Zilliz Cloud Serverlessは、次世代AIのための最先端ベクトルデータベースです。コストを最大50倍削減できます。高度な検索機能、自動スケーリング、容易な移行が可能です。チャットボットなどに最適です。

Milvus - 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。

Vectorize - 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

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。

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