최상의 Pgvectorscale 대체품 2025년
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PGVecto.rs는 Postgres 확장 프로그램으로, 확장 가능한 벡터 검색을 가능하게 하여 Postgres 데이터베이스 위에 강력한 유사성 기반 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
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pgvector: Postgres용 오픈소스 벡터 유사도 검색 도구. 데이터와 함께 벡터를 저장하고, 정확한 검색과 근사 검색을 지원하며, 거리 계산을 수행합니다. 추천 시스템, 이미지/텍스트 검색, 이상 감지에 적합합니다.
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Supabase Vector로 강력한 AI 애플리케이션을 구축하십시오. Postgres와 Supabase의 AI 툴킷을 사용하여 벡터 임베딩을 저장, 쿼리 및 인덱스화합니다.
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VectorChord는 고성능 벡터 유사도 검색을 위한 PostgreSQL 확장 기능입니다. 향상된 속도, 확장성 및 경제성을 제공합니다. 전자상거래, 연구 및 미디어 분야에 이상적입니다.
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모든 개발자가 강력하고 친숙한 SQL을 사용하여 제작 중인 GenAI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 최소 학습, 최대 가치 및 비용 효율적입니다.
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LLM이 사용자의 데이터와 컨텍스트를 기반으로 작업할 수 있도록 관리형 또는 자체 호스팅 벡터 데이터베이스를 사용하세요.
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Elasticsearch의 오픈 소스 벡터 데이터베이스에서 벡터 검색 및 하이브리드 검색을 구축하세요. BM25 텍스트 검색의 선도 업체가 제공합니다. Elasticsearch의 벡터 데이터베이스를 무료로 사용해 보세요.
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Vearch: 하이브리드 벡터 검색 데이터베이스. 유사성 검색과 스칼라 필터링을 결합하여 정확한 AI 검색 결과를 제공합니다. 손쉬운 확장이 가능하며, Python/Go SDK를 지원합니다.
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기업 사용자들에게 인기 있는 벡터 데이터베이스 Milvus를 만나보세요. 대규모 임베딩 벡터를 손쉽게 저장, 색인 및 관리할 수 있습니다. Milvus의 고급 SDK 및 색인 알고리즘을 사용하여 검색 속도를 높이고 유사도 검색 서비스를 구축하세요. 머신러닝 배포 및 대규모 벡터 데이터셋 관리에 완벽합니다.
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정확하고 빠른 생산 준비형 AI 비정형 데이터를 검색 증강 생성을 위해 특별히 제작된 완벽하게 최적화된 벡터 검색 인덱스로 전환하세요.
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SvectorDB를 사용하면 120초 이내에 서버리스 벡터 데이터베이스를 설정하여 RAG 챗봇, 문서 검색, 추천에 활용할 수 있습니다.
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Zilliz의 Milvus 벡터 데이터베이스로 AI 애플리케이션을 강력하게 업그레이드하세요. Zilliz Cloud를 통해 벡터 검색 애플리케이션을 손쉽게 배포하고 확장하세요.
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LanceDB의 힘을 경험하세요. LanceDB는 유연한 검색 기능과 원활한 확장성을 제공하는 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 관리 오버헤드와 높은 비용에 작별을 고하세요.
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클라이언트-벡터-검색 라이브러리를 탐색해 보세요: 벡터를 간편하게 넣고, 저장하고, 검색하고, 캐싱하세요. 효율적인 벡터 검색 능력으로 앱을 향상시키세요.
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Pinecone은 정확하고 안전하며 확장 가능한 AI 애플리케이션 구축을 위한 선도적인 AI 인프라입니다. Pinecone Database를 사용하여 벡터 데이터를 대규모로 저장하고 검색하거나, Pinecone Assistant를 사용하여 몇 분 안에 RAG 애플리케이션을 실행해 보세요.
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Qdrant는 고차원 벡터를 저장, 검색 및 관리하기 위한 벡터 데이터베이스입니다. 효율적인 저장, 빠른 유사도 검색, 확장성 및 풍부한 API를 제공합니다. AI, ML 및 NLP 애플리케이션에 이상적입니다. 자세히 알아보려면 클릭하세요!
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벡터 데이터 정리에 드는 수백 시간과 임베딩 비용 수천 달러를 절약하세요. 유니버설 벡터 데이터베이스 관리 시스템.
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Vpuna AI로 지능형 검색을 구축하세요. 개발자 중심의 벡터 및 시맨틱 검색으로, 모든 데이터를 아울러 사용자 의도를 깊이 이해합니다.
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Weaviate: AI 앱을 위한 오픈소스 벡터 데이터베이스. 구조화된 필터를 통한 빠른 벡터 검색. 개발자를 위한 유연하고 확장 가능한, 즉시 운영 가능한 솔루션.
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PostgresML을 사용하여 PostgreSQL의 강력한 기능과 머신러닝을 결합하세요. ML 모델을 원활하게 통합하고, 예측 분석을 수행하며, 텍스트 데이터를 분석하고, 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.
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FastEmbed는 임베딩 생성을 위해 개발된, 가볍고 빠른 Python 라이브러리입니다. 저희는 인기 있는 텍스트 모델을 지원합니다. 새로운 모델 추가를 원하시면, Github에 이슈를 남겨주세요.
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PlusVector로 놀라운 벡터 일러스트와 SVG를 손쉽게 만드세요. 디자인 기술이 필요 없습니다. 지금 AI 기반 PlusVector를 사용해 보세요!
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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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Infinity는 밀집 벡터, 희소 벡터, 텐서, 전체 텍스트, 구조화된 데이터 등 풍부한 데이터 유형을 위한 광범위한 검색 기능을 제공하는 최첨단 AI 네이티브 데이터베이스입니다. 검색, 추천 시스템, 질의응답, 대화형 AI, copilot, 콘텐츠 생성 등 다양한 LLM 애플리케이션을 비롯하여 수많은 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션에 강력한 지원을 제공합니다.
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HelixDB는 개발자 경험과 효율적인 데이터 운영에 중점을 두고 설계된 고성능 데이터베이스 시스템입니다. Rust로 구축되었으며, LMDB를 스토리지 엔진으로 사용하여 검증된 스토리지 레이어의 안정성과 AI 및 벡터 기반 애플리케이션에 맞춘 최신 기능들을 결합했습니다.