최상의 Vald 대체품 2025년
-
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.
-
-
LLM이 사용자의 데이터와 컨텍스트를 기반으로 작업할 수 있도록 관리형 또는 자체 호스팅 벡터 데이터베이스를 사용하세요.
-
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!
-
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.
-
Zilliz의 Milvus 벡터 데이터베이스로 AI 애플리케이션을 강력하게 업그레이드하세요. Zilliz Cloud를 통해 벡터 검색 애플리케이션을 손쉽게 배포하고 확장하세요.
-
Vearch: 하이브리드 벡터 검색 데이터베이스. 유사성 검색과 스칼라 필터링을 결합하여 정확한 AI 검색 결과를 제공합니다. 손쉬운 확장이 가능하며, Python/Go SDK를 지원합니다.
-
PGVecto.rs는 Postgres 확장 프로그램으로, 확장 가능한 벡터 검색을 가능하게 하여 Postgres 데이터베이스 위에 강력한 유사성 기반 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
-
ChatGPT와 함께 최고의 Amazon 제품 리뷰를 받아보세요. 사용자 친화적인 인터페이스로 시간을 크게 절약하고 비용 효과적입니다.
-
-
LanceDB의 힘을 경험하세요. LanceDB는 유연한 검색 기능과 원활한 확장성을 제공하는 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 관리 오버헤드와 높은 비용에 작별을 고하세요.
-
정확하고 빠른 생산 준비형 AI 비정형 데이터를 검색 증강 생성을 위해 특별히 제작된 완벽하게 최적화된 벡터 검색 인덱스로 전환하세요.
-
pgvectorscale는 pgvector를 기반으로 하여 AI 애플리케이션을 위한 고성능 임베딩 검색 및 비용 효율적인 스토리지를 제공합니다.
-
모든 개발자가 강력하고 친숙한 SQL을 사용하여 제작 중인 GenAI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다. 최소 학습, 최대 가치 및 비용 효율적입니다.
-
Elasticsearch의 오픈 소스 벡터 데이터베이스에서 벡터 검색 및 하이브리드 검색을 구축하세요. BM25 텍스트 검색의 선도 업체가 제공합니다. Elasticsearch의 벡터 데이터베이스를 무료로 사용해 보세요.
-
Weaviate: AI 앱을 위한 오픈소스 벡터 데이터베이스. 구조화된 필터를 통한 빠른 벡터 검색. 개발자를 위한 유연하고 확장 가능한, 즉시 운영 가능한 솔루션.
-
클라이언트-벡터-검색 라이브러리를 탐색해 보세요: 벡터를 간편하게 넣고, 저장하고, 검색하고, 캐싱하세요. 효율적인 벡터 검색 능력으로 앱을 향상시키세요.
-
-
-
VectorChord는 고성능 벡터 유사도 검색을 위한 PostgreSQL 확장 기능입니다. 향상된 속도, 확장성 및 경제성을 제공합니다. 전자상거래, 연구 및 미디어 분야에 이상적입니다.
-
-
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.
-
Supabase Vector로 강력한 AI 애플리케이션을 구축하십시오. Postgres와 Supabase의 AI 툴킷을 사용하여 벡터 임베딩을 저장, 쿼리 및 인덱스화합니다.
-
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.
-
SvectorDB를 사용하면 120초 이내에 서버리스 벡터 데이터베이스를 설정하여 RAG 챗봇, 문서 검색, 추천에 활용할 수 있습니다.
-
일상 언어로 질문만 하세요. 데이터베이스의 숨겨진 통찰력이 드러납니다. AI SQL 에이전트인 Vanna.AI는 빠르고 정확한 데이터 접근을 위해 정밀하고 보안성 높은 SQL을 생성합니다.
-
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.
-
제너레이티브 AI 플랫폼인 Vectara로 강력한 챗봇 경험을 만들어보세요. 인코딩, 색인 작성, 검색, 크로스 언어 검색 등의 기능을 제공합니다. Vectara의 LLM 기반 하이브리드 검색 기능으로 개발 속도를 높여 매우 관련성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. API 기반 접근 방식으로 협업도 더욱 쉽게 이루어집니다.
-
-
Valossa AI로 비디오에서 새로운 가치를 창출하세요. 콘텐츠 인텔리전스 및 비디오 인식 기능을 강화하여 고급 분석 및 수익 창출을 실현합니다.