2025 Лучших Qdrant Альтернативи
-

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.
-

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

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

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

ApertureDB: Упростите работу с мультимодальными данными для ИИ. Быстрый векторный поиск, графы знаний, расширение данных. Создавайте более интеллектуальные ИИ-приложения быстрее.
-

CrateDB: High-performance distributed SQL for real-time analytics, search, & AI. Unify data & get instant insights from massive datasets.
-

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.
-

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.
-

Низкокодовая платформа для корпоративных данных, предназначенная для преобразования, внедрения и загрузки данных в векторную базу.
-

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

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

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

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.
-

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.
-

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.
-

Vald: масштабируемая и высокопроизводительная поисковая система ИИ для рекомендованных систем, перевода и задач по распознаванию изображений. Автоматизируйте индексирование и улучшите поисковые возможности с помощью Vald.
-

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

Dcup: Открытая, самостоятельно размещаемая RAG-платформа для разработчиков. Подключайте ИИ-приложения к приватным данным и с легкостью автоматизируйте конвейер RAG.
-

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.
-

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.
-

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).
-

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.
-

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

Создавайте генеративные приложения ИИ, готовые к производству на базе ведущей в отрасли векторной базы данных, предназначенной для поиска по сходству. Начните работу с Astra DB бесплатно!
-

Создавайте векторный и гибридный поиск с открытой векторной базой данных Elasticsearch — от лидеров в области текстового поиска BM25. Попробуйте векторную базу данных Elasticsearch бесплатно....
-

Activeloop-L0: Your AI Knowledge Agent for accurate, traceable insights from all multimodal enterprise data. Securely in your cloud, beyond RAG.
-

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

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