Elasticsearch's vector database Альтернативи

Elasticsearch's vector database - это превосходный инструмент ИИ в области Search Engines. Однако на рынке есть много других отличных вариантов. Чтобы помочь вам найти решение, которое лучше всего подходит вашим потребностям, мы тщательно отобрали более 30 альтернатив для вас. Среди этих вариантов Vector database for Relevance AI,VectorDB and Vearch являются наиболее часто рассматриваемыми альтернативами пользователями.

При выборе альтернативы Elasticsearch's vector database обратите особое внимание на их ценообразование, пользовательский опыт, функции и службы поддержки. Каждое программное обеспечение имеет свои уникальные сильные стороны, поэтому стоит внимательно сравнить их в соответствии с вашими конкретными потребностями. Начните изучать эти альтернативы прямо сейчас и найдите идеальное программное решение для себя.

2025 Лучших Elasticsearch's vector database Альтернативи

  1. Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.

  2. VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.

  3. Vearch: Гибридная база данных векторного поиска. Сочетайте поиск по сходству и скалярные фильтры для достижения точных результатов в задачах искусственного интеллекта. Легко масштабируйтесь. SDK на Python/Go.

  4. Узнайте о клиентской векторной поисковой системе: легко встраиваемый, позволяющий вести поиск и кэшировать. Усовершенствуйте свои приложения с помощью эффективного векторного поиска.

  5. PGVecto.rs - это расширение для PostgreSQL, которое позволяет выполнять масштабируемый поиск по векторам, предоставляя возможность создавать мощные приложения, основанные на сходстве, поверх вашей базы данных PostgreSQL.

  6. SvectorDB позволяет настроить базу векторов без сервера менее чем за 120 секунд, что идеально подходит для чат-ботов RAG, поиска документов и рекомендаций.

  7. Создавайте мощные приложения на основе искусственного интеллекта вместе с Supabase Vector. Храните, выполняйте запросы и индексируйте векторные внедрения, используя Postgres и набор инструментов Supabase AI.

  8. Откройте для себя мощь LanceDB, серверной векторной базы данных, которая предлагает гибкий поиск и бесшовное масштабирование. Забудьте о затратах на управление и высоких расходах.

  9. 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.

  10. Платформа Elastic Search AI. Передовой поиск встречается с генеративным ИИ. Повысьте безопасность, оптимизируйте работу. Масштабируемость и гибкость. Попробуйте бесплатную пробную версию!

  11. Откройте для себя Milvus — популярную векторную базу данных для корпоративных пользователей. С легкостью храните, индексируйте и управляйте крупномасштабными векторами эмбеддингов. Увеличьте скорость поиска и создавайте сервисы поиска по сходству, используя передовые SDK и алгоритмы индексирования Milvus. Идеально подходит для внедрения машинного обучения и управления крупномасштабными наборами векторных данных.

  12. VectorChord — высокопроизводительное расширение PostgreSQL для поиска по векторному сходству. Повышенная скорость, масштабируемость и доступность. Идеально подходит для электронной коммерции, научных исследований и медиа.

  13. Быстрый, точный, готовый к применению ИИ Превращайте неструктурированные данные в идеально оптимизированные индексы векторного поиска, специально разработанные для дополненного извлечения данных

  14. TopK – это облачная база данных, изначально разработанная для задач поиска. Она включает встроенные функции поиска по ключевым словам, векторного поиска и фильтрации по метаданным.

  15. pgvectorscale построен на базе pgvector и обеспечивает более высокую производительность поиска по векторным вложениям, а также экономичное хранение данных для приложений искусственного интеллекта.

  16. 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.

  17. pgvector: инструмент поиска сходства векторов с открытым исходным кодом для Postgres. Храните векторы с данными, поддерживайте точный и приблизительный поиск и выполняйте расчеты расстояний. Подходит для рекомендательных систем, поиска изображений/текстов и обнаружения аномалий.

  18. Сэкономьте сотни часов работы с векторными данными и тысячи на стоимости встраивания. Универсальная система управления векторными базами данных.

  19. Узнайте, как Analytics to Elevate Semantic Search оптимизирует встроенные документы, улучшает результаты поиска и повышает удобство использования.

  20. Позвольте каждому разработчику создавать приложения GenAI корпоративного уровня с помощью мощного и привычного SQL. Минимум обучения, максимум пользы и экономия средств.

  21. Pinecone — ведущая инфраструктура ИИ для создания точных, защищённых и масштабируемых приложений искусственного интеллекта. Используйте базу данных Pinecone Database для хранения и поиска векторных данных в больших объёмах или начните работу с Pinecone Assistant, чтобы запустить приложение RAG за считанные минуты.

  22. 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.

  23. Откройте для себя возможности SemaDB, недорогой высокоэффективной векторной базы данных для приложений ИИ. Выявляйте скрытые связи и улучшайте свой поисковый опыт с помощью естественного языкового взаимодействия.

  24. 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).

  25. 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!

  26. FastEmbed — это легковесная, быстрая библиотека на Python, созданная для генерации эмбеддингов. Мы поддерживаем популярные текстовые модели. Если вы хотите, чтобы мы добавили новую модель, пожалуйста, откройте issue на Github.

  27. Постройте единственную базу данных, которая позволяет выполнять транзакции, анализ и контекстуализацию данных в режиме реального времени.

  28. Lantern — это масштабируемая, экономически выгодная и простая в использовании векторная база данных Postgres.

  29. Superlinked — это фреймворк на Python для AI-инженеров, создающих высокопроизводительные приложения для поиска и рекомендаций, объединяющие структурированные и неструктурированные данные.

  30. Weaviate: Открытая векторная база данных, лежащая в основе ИИ-приложений. Быстрый векторный поиск со структурированными фильтрами. Гибкая, масштабируемая, полностью готовая к внедрению для разработчиков.

Related comparisons