Elasticsearch's vector database VS Vector database for Relevance AI

Давайте сравним Elasticsearch's vector database 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 Elasticsearch's vector database или Vector database for Relevance AI для вашего бизнеса.

Elasticsearch's vector database

Learn More | Visit Site

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

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.

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

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

Elasticsearch's vector database Rank/Visit

Global Rank	29863
Country	United States
Month Visit	1706536

Top 5 Countries

19.96%

8.53%

6.12%

4.67%

3.7%

United States China India Korea, Republic of United Kingdom

Traffic Sources

1.77%

0.82%

0.05%

7.31%

51.58%

38.46%

social paidReferrals mail referrals search direct

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 Elasticsearch's vector database and Vector database for Relevance AI, you can also consider the following products

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.

clientvectorsearch - Узнайте о клиентской векторной поисковой системе: легко встраиваемый, позволяющий вести поиск и кэшировать. Усовершенствуйте свои приложения с помощью эффективного векторного поиска.

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.

More Alternatives

Elasticsearch's vector database VS VectorDB

Elasticsearch's vector database VS Vearch

Elasticsearch's vector database VS clientvectorsearch

Elasticsearch's vector database VS Pgvecto.rs