Zilliz VS Elasticsearch's vector database

Zilliz과 Elasticsearch's vector database를 나란히 비교하여 어느 제품이 더 나은지 알아봅시다. 이 Zilliz과 Elasticsearch's vector database의 소프트웨어 비교는 진정한 사용자 리뷰를 기반으로 합니다. 소프트웨어의 가격, 기능, 지원, 사용 용이성 및 사용자 리뷰를 비교하여 이 두 제품 중 최선의 선택을 하고, Zilliz 또는 Elasticsearch's vector database 중 어느 것이 귀하의 비즈니스에 맞는지 결정하세요.

Zilliz

Zilliz
Zilliz의 Milvus 벡터 데이터베이스로 AI 애플리케이션을 강화하세요. Zilliz Cloud로 벡터 검색 앱을 문제없이 배포하고 확장하세요.

Elasticsearch's vector database

Elasticsearch's vector database
Elasticsearch의 오픈 소스 벡터 데이터베이스에서 벡터 검색 및 하이브리드 검색을 구축하세요. BM25 텍스트 검색의 선도 업체가 제공합니다. Elasticsearch의 벡터 데이터베이스를 무료로 사용해 보세요.

Zilliz

Launched 2015-02-12
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Next.js,KaTeX,Gzip,OpenGraph,Webpack,Nginx
Tag Question answering,Vector Database

Elasticsearch's vector database

Launched 2010-7
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used
Tag Vector Database

Zilliz Rank/Visit

Global Rank 309326
Country Kazakhstan
Month Visit 127181

Top 5 Countries

39%
16.42%
5.37%
5.11%
4.5%
United States China India Serbia Canada

Traffic Sources

45.52%
33.05%
19.37%
1.89%
0.16%
Direct Search Referrals Social Paid Referrals

Elasticsearch's vector database Rank/Visit

Global Rank 27967
Country United States
Month Visit 2177898

Top 5 Countries

14.97%
14.16%
7.4%
4.26%
3.85%
United States China India France Korea, Republic of

Traffic Sources

55.79%
36.27%
5.39%
1.94%
0.5%
0.11%
Search Direct Referrals Social Mail Paid Referrals

What are some alternatives?

When comparing Zilliz and Elasticsearch's vector database, you can also consider the following products

Milvus - 인기 있는 엔터프라이즈 사용자용 벡터 데이터베이스인 Milvus를 발견하세요. 대규모 임베딩 벡터를 쉽게 저장하고, 인덱싱하고, 관리합니다. Milvus의 고급 SDK와 인덱싱 알고리즘을 사용하여 검색 속도를 높이고 유사성 검색 서비스를 만듭니다. 머신러닝 배포와 대규모 벡터 데이터 세트 관리에 적합합니다.

Vector database for Relevance AI - LLM이 사용자의 데이터와 컨텍스트를 기반으로 작업할 수 있도록 관리형 또는 자체 호스팅 벡터 데이터베이스를 사용하세요.

lancedb - LanceDB의 힘을 경험하세요. LanceDB는 유연한 검색 기능과 원활한 확장성을 제공하는 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 관리 오버헤드와 높은 비용에 작별을 고하세요.

MyScale - 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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