Qdrant VS Elasticsearch's vector database

Давайте сравним Qdrant и Elasticsearch's vector database 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 Qdrant или Elasticsearch's vector database для вашего бизнеса.

Qdrant

Qdrant
Learn More | Visit Site
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!

Elasticsearch's vector database

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....

Qdrant

Launched 2020-10
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Hugo,Google Fonts,Netlify,Clipboard.js,jQuery,Polyfill.io,Splide,JSON Schema,OpenGraph,Progressive Web App,RSS,HSTS
Tag Vector Database

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

Qdrant Rank/Visit

Global Rank 141022
Country India
Month Visit 357130

Top 5 Countries

15.36%
12.72%
5.31%
3.77%
3.13%
India United States Germany China Spain

Traffic Sources

3.02%
0.79%
0.09%
8.21%
51.92%
35.97%
social paidReferrals mail referrals search direct

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

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Qdrant and Elasticsearch's vector database, you can also consider the following products

Zilliz - 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.

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

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

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

More Alternatives
Qdrant VS Zilliz
Qdrant VS Vector database for Relevance AI
Qdrant VS Lancedb
Qdrant VS Vectorize
Qdrant VS VectorDB