DingoDB VS Vector database for Relevance AI

Давайте сравним DingoDB и Vector database for Relevance AI бок о бок, чтобы выяснить, какой из них лучше. Это сравнение программного обеспечения между [Продуктом 1] и [Продуктом 2] основано на отзывах реальных пользователей. Сравните цены, функции, поддержку, удобство использования и отзывы пользователей, чтобы сделать лучший выбор между ними и решить, подходит ли DingoDB или Vector database for Relevance AI для вашего бизнеса.

DingoDB

Learn More | Visit Site

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.

Vector database for Relevance AI

Learn More | Visit Site

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

DingoDB

Launched	2021-09
Pricing Model	Free
Starting Price
Tech used	cdnjs,Three.js,Gzip,Nginx,Ubuntu,Amazon AWS S3
Tag	Vector Database,Data Analysis,Data Integration

Vector database for Relevance AI

Launched	2018-04
Pricing Model	Free Trial
Starting Price
Tech used	Google Analytics,Google Tag Manager,HubSpot Analytics,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,JSDelivr,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Tag	Data Science,Vector Database,Data Analysis

DingoDB Rank/Visit

Global Rank
Country
Month Visit

Top 5 Countries

Traffic Sources

Vector database for Relevance AI Rank/Visit

Global Rank	65699
Country	United States
Month Visit	619033

Top 5 Countries

15.11%

13.77%

7.34%

5.26%

5.08%

United States India United Kingdom Cambodia Australia

Traffic Sources

2.28%

0.63%

0.09%

5.34%

42.91%

48.75%

social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing DingoDB and Vector database for Relevance AI, you can also consider the following products

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

ArangoDB - ArangoDB: Единая многомодельная база данных. Она объединяет документные, графовые и поисковые возможности для высокопроизводительных приложений и ИИ нового поколения с расширенным контекстом.

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