2025 Лучших Lancedb Альтернативи
-
Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.
-
VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
-
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.
-
Быстрый, точный, готовый к применению ИИ Превращайте неструктурированные данные в идеально оптимизированные индексы векторного поиска, специально разработанные для дополненного извлечения 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 управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
-
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.
-
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.
-
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).
-
ApertureDB: Упростите работу с мультимодальными данными для ИИ. Быстрый векторный поиск, графы знаний, расширение данных. Создавайте более интеллектуальные ИИ-приложения быстрее.
-
Низкокодовая платформа для корпоративных данных, предназначенная для преобразования, внедрения и загрузки данных в векторную базу.
-
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.
-
Конфиденциальный поиск по всей вашей цифровой жизни с LEANN. Самый эффективный RAG и семантический поиск для персональных данных: на 97% меньше места для хранения, нулевые облачные сборы.
-
Позвольте каждому разработчику создавать приложения GenAI корпоративного уровня с помощью мощного и привычного SQL. Минимум обучения, максимум пользы и экономия средств.
-
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.
-
Создавайте векторный и гибридный поиск с открытой векторной базой данных Elasticsearch — от лидеров в области текстового поиска BM25. Попробуйте векторную базу данных Elasticsearch бесплатно....
-
LMCache — это открытая сеть доставки знаний (KDN), которая ускоряет работу приложений на основе больших языковых моделей (LLM) за счёт оптимизации хранения и извлечения данных.
-
Superlinked — это фреймворк на Python для AI-инженеров, создающих высокопроизводительные приложения для поиска и рекомендаций, объединяющие структурированные и неструктурированные данные.
-
Lantern — это масштабируемая, экономически выгодная и простая в использовании векторная база данных Postgres.
-
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.
-
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.
-
Многомодальная база данных, обеспечивающая многомодальное хранение данных с высокой согласованностью, таких как отношения, векторы и текст, а также предоставляющая возможности многомодального совместного анализа на основе SQL.
-
AgentDB: Мгновенная бессерверная база данных для ИИ-приложений. Масштабируйте автономных агентов с развертыванием без предварительной настройки, встроенным векторным поиском и оптимизированными затратами.
-
Lancey: Parallel AI agents turn customer feedback into production-ready code for engineering teams. Eliminate bottlenecks & ship fixes 10x faster.
-
Embedchain: Открытый RAG-фреймворк, упрощающий создание и развертывание персонализированных LLM-приложений. Переходите от прототипа к продакшену с легкостью и полным контролем.
-
SvectorDB позволяет настроить базу векторов без сервера менее чем за 120 секунд, что идеально подходит для чат-ботов RAG, поиска документов и рекомендаций.
-
Weaviate: Открытая векторная база данных, лежащая в основе ИИ-приложений. Быстрый векторный поиск со структурированными фильтрами. Гибкая, масштабируемая, полностью готовая к внедрению для разработчиков.
-
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.
-
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.
-
Сэкономьте сотни часов работы с векторными данными и тысячи на стоимости встраивания. Универсальная система управления векторными базами данных.