Elasticsearch's vector database
Clientvectorsearch
Elasticsearch's vector database
| Launched | 2010-7 |
| Pricing Model | Freemium |
| Starting Price | |
| Tech used | Google Analytics,Google Tag Manager,Optimizely,Google Fonts,Next.js,Emotion,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,Varnish,Webpack,HSTS |
| Tag | Vector Database,Data Analysis |
Clientvectorsearch
| Launched | 2023-8 |
| Pricing Model | Free |
| Starting Price | |
| Tech used | Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS |
| Tag | Data Science |
Elasticsearch's vector database Rank/Visit
| Global Rank | 29863 |
| Country | United States |
| Month Visit | 1706536 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Clientvectorsearch Rank/Visit
| Global Rank | 0 |
| Country | |
| Month Visit | 1048 |
Top 5 Countries
Traffic Sources
Estimated traffic data from Similarweb
What are some alternatives?
Vector database for Relevance AI - Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
VectorDB - VectorDB — это простое, легковесное, полностью локальное решение для поиска текста на основе эмбеддингов от начала до конца.
Vearch - 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.
Pgvecto.rs - 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.