2025 Лучших DingoDB Альтернативи
-
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.
-
VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
-
ArangoDB: Единая многомодельная база данных. Она объединяет документные, графовые и поисковые возможности для высокопроизводительных приложений и ИИ нового поколения с расширенным контекстом.
-
Откройте для себя мощь LanceDB, серверной векторной базы данных, которая предлагает гибкий поиск и бесшовное масштабирование. Забудьте о затратах на управление и высоких расходах.
-
CrateDB: High-performance distributed SQL for real-time analytics, search, & AI. Unify data & get instant insights from massive datasets.
-
SvectorDB позволяет настроить базу векторов без сервера менее чем за 120 секунд, что идеально подходит для чат-ботов RAG, поиска документов и рекомендаций.
-
Позвольте каждому разработчику создавать приложения GenAI корпоративного уровня с помощью мощного и привычного SQL. Минимум обучения, максимум пользы и экономия средств.
-
Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
-
HelixDB — это высокопроизводительная система баз данных, разработанная с особым вниманием к удобству разработчиков и эффективности операций с данными. Созданная на языке Rust и использующая LMDB в качестве движка хранения, она сочетает в себе надежность проверенного временем хранилища и современные функции, адаптированные для задач искусственного интеллекта и приложений, основанных на векторных данных.
-
MongoDB: Ведущая в мире база данных, оптимизированная для ИИ. Создавайте и масштабируйте современные приложения с помощью гибкой документоориентированной модели, векторного поиска, а также непревзойденной гибкости.
-
Dremio — унифицированная платформа lakehouse. Предоставляет компаниям возможности самостоятельной аналитики и работы с ИИ. Высокая производительность, гибкость. Без сложного ETL. Используется Amazon и Maersk. Раскройте потенциал ваших данных.
-
Qdrant — это векторная база данных для хранения, поиска и управления многомерными векторами. Она обеспечивает эффективное хранение, быстрый поиск по сходству, масштабируемость и богатый API. Идеально подходит для приложений в области ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка. Узнайте больше!
-
Используйте Iterative для совместной работы и повышения производительности. Автоматизируйте рабочие процессы науки о данных на протяжении всего жизненного цикла разработки моделей машинного обучения.
-
AgentDB: Мгновенная бессерверная база данных для ИИ-приложений. Масштабируйте автономных агентов с развертыванием без предварительной настройки, встроенным векторным поиском и оптимизированными затратами.
-
ApertureDB: Упростите работу с мультимодальными данными для ИИ. Быстрый векторный поиск, графы знаний, расширение данных. Создавайте более интеллектуальные ИИ-приложения быстрее.
-
Постройте единственную базу данных, которая позволяет выполнять транзакции, анализ и контекстуализацию данных в режиме реального времени.
-
CapybaraDB упрощает управление данными для приложений на базе ИИ. Построенная на основе MongoDB и Pinecone, она предлагает такие функции, как EmbJSON для семантического поиска, асинхронную обработку и встроенную поддержку различных типов данных. Оптимизируйте разработку ИИ, сократите расходы и с легкостью управляйте разнообразными данными.
-
Низкокодовая платформа для корпоративных данных, предназначенная для преобразования, внедрения и загрузки данных в векторную базу.
-
SurrealDB: The multi-model cloud database with a real-time API backend. Consolidate your stack & build secure, collaborative apps faster.
-
Организуйте, документируйте и обменивайтесь SQL-запросами без лишних усилий с помощью Datascale. Повысьте продуктивность и оптимизируйте управление данными с помощью интуитивно понятных инструментов.
-
Откройте мощь AI с Zing Data! Подключить к множеству источникох данних, оптимизировать и получать ценную аналитику для принятия информированних решений.
-
Infinity — это передовая нативная для ИИ база данных, которая предлагает широкий спектр поисковых возможностей для разнообразных типов данных, таких как плотные векторы, разреженные векторы, тензоры, полнотекстовые и структурированные данные. Она обеспечивает мощную поддержку для различных LLM-приложений, включая поиск, рекомендательные системы, ответы на вопросы, диалоговый ИИ, Copilot, генерацию контента и многие другие RAG-приложения (Retrieval-augmented Generation).
-
FalkorDB: Ультрабыстрая графовая база данных. Достигайте точности в генеративном ИИ (GenAI) с помощью GraphRAG, устраните галлюцинации LLM и масштабируйте более 10 000 арендаторов без накладных расходов.
-
Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.
-
Databend, разработанный на языке Rust, представляет собой открытый облачный DWH (хранилище данных), являющийся экономически выгодной альтернативой Snowflake. Благодаря своей ориентации на быстрое выполнение запросов и загрузку данных, он предназначен для сложного анализа самых больших в мире наборов данных.
-
Superduper — это платформа для интеграции и создания ИИ с вашей базой данных, которая обеспечивает более гибкое, безопасное и масштабируемое внедрение корпоративного ИИ.
-
InfluxDB: Высокопроизводительная платформа временных рядов. Обработка миллионов точек данных в секунду, снижение затрат на хранение на 90% и анализ данных с помощью SQL в реальном времени.
-
Ускорьте ваши AI-приложения с помощью векторной базы данных Milvus от Zilliz. Развертывайте и масштабируйте ваши приложения для векторного поиска без лишних хлопот с Zilliz Cloud.
-
TypeDB: The AI-native database that models complex, interconnected data as it truly is. Power intelligent systems, AI, cybersecurity & fraud with strong typing.
-
Быстрый, точный, готовый к применению ИИ Превращайте неструктурированные данные в идеально оптимизированные индексы векторного поиска, специально разработанные для дополненного извлечения данных