2025 Лучших VectorDB Альтернативи
-
Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
-
Создавайте векторный и гибридный поиск с открытой векторной базой данных Elasticsearch — от лидеров в области текстового поиска BM25. Попробуйте векторную базу данных Elasticsearch бесплатно....
-
SvectorDB позволяет настроить базу векторов без сервера менее чем за 120 секунд, что идеально подходит для чат-ботов RAG, поиска документов и рекомендаций.
-
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
-
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.
-
Откройте для себя мощь LanceDB, серверной векторной базы данных, которая предлагает гибкий поиск и бесшовное масштабирование. Забудьте о затратах на управление и высоких расходах.
-
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.
-
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.
-
VectorChord — высокопроизводительное расширение PostgreSQL для поиска по векторному сходству. Повышенная скорость, масштабируемость и доступность. Идеально подходит для электронной коммерции, научных исследований и медиа.
-
TopK – это облачная база данных, изначально разработанная для задач поиска. Она включает встроенные функции поиска по ключевым словам, векторного поиска и фильтрации по метаданным.
-
Сэкономьте сотни часов работы с векторными данными и тысячи на стоимости встраивания. Универсальная система управления векторными базами данных.
-
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.
-
Постройте единственную базу данных, которая позволяет выполнять транзакции, анализ и контекстуализацию данных в режиме реального времени.
-
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!
-
AI-библиотека памяти на основе видео. Храните миллионы текстовых фрагментов в MP4-файлах с молниеносным семантическим поиском. База данных не требуется.
-
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.
-
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.
-
Узнайте о клиентской векторной поисковой системе: легко встраиваемый, позволяющий вести поиск и кэшировать. Усовершенствуйте свои приложения с помощью эффективного векторного поиска.
-
ApertureDB: Упростите работу с мультимодальными данными для ИИ. Быстрый векторный поиск, графы знаний, расширение данных. Создавайте более интеллектуальные ИИ-приложения быстрее.
-
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.
-
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.
-
pgvectorscale построен на базе pgvector и обеспечивает более высокую производительность поиска по векторным вложениям, а также экономичное хранение данных для приложений искусственного интеллекта.
-
Низкокодовая платформа для корпоративных данных, предназначенная для преобразования, внедрения и загрузки данных в векторную базу.
-
AgentDB: Мгновенная бессерверная база данных для ИИ-приложений. Масштабируйте автономных агентов с развертыванием без предварительной настройки, встроенным векторным поиском и оптимизированными затратами.
-
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.
-
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.
-
Weaviate: Открытая векторная база данных, лежащая в основе ИИ-приложений. Быстрый векторный поиск со структурированными фильтрами. Гибкая, масштабируемая, полностью готовая к внедрению для разработчиков.
-
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).
-
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.