What is Pgvecto.rs?
PGVecto.rs выходит за рамки традиционных баз данных, предоставляя мощные масштабируемые возможности векторного поиска непосредственно в вашей базе данных Postgres. Благодаря внедрению передовых технологий и оптимизации как для эффективности, так и для функциональности, это инновационное расширение позволяет создавать сложные приложения на основе сходства. От расширенной фильтрации до увеличенной длины векторов и двоичного векторного поиска, PGVecto.rs гарантирует высокую точность, низкую задержку и до 4 раз более высокую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Революционный шаг в области поиска и управления данными с использованием искусственного интеллекта.
Ключевые особенности:
Революционизируйте векторный поиск, а не базу данных. PGVecto.rs интегрируется с вашей существующей базой данных Postgres, предлагая расширенный поиск по сходству без необходимости в отдельном хранилище данных.
Лучшая фильтрация. Достигайте высокой точности и низкой задержки, применяя любые условия фильтрации и присоединяя другие таблицы, что дает преимущество перед другими векторными базами данных.
Расширенная длина вектора. Поддерживает векторы длиной до 65535 измерений, идеально подходящие для учета сложности современных моделей ИИ.
Двоичный векторный поиск. Используйте адаптивные методы извлечения для высокой точности при значительно меньшем использовании памяти — до 30 раз меньше.
Гибридный поиск. Улучшайте возможности поиска, сочетая полнотекстовый поиск с векторным поиском по сходству для всеобъемлющего запроса.
Примеры использования:
Исследовательская группа в области искусственного интеллекта создает систему рекомендаций контента, используя векторный поиск по сходству для более персонализированного взаимодействия с пользователем.
Платформа электронной коммерции использует PGVecto.rs для визуального поиска, позволяя клиентам находить товары, похожие на загруженные изображения.
Компания по кибербезопасности внедряет технологию для обнаружения аномалий в сетевом трафике, выявляя угрозы на основе сходства шаблонов.
Заключение:
PGVecto.rs выделяется как ключевое решение для оптимизации поиска по сходству векторов в вашей существующей базе данных Postgres. Наслаждайтесь непревзойденной производительностью, масштабируемостью и совместимостью, одновременно раскрывая весь потенциал приложений на основе искусственного интеллекта. Начните бесплатный пробный период, чтобы сегодня познакомиться с будущим масштабируемого векторного поиска!
More information on Pgvecto.rs
Launched
Pricing Model
Freemium
Starting Price
Global Rank
6355648
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Top 5 Countries
100%
France
Traffic Sources
4.66%
1.01%
0.48%
14.26%
43.83%
34.93%
social
paidReferrals
mail
referrals
search
direct
Source: Similarweb (Jun 2, 2025)
Pgvecto.rs was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2024-08-06.
Related Searches
Pgvecto.rs Альтернативи
Больше Альтернативи-
pgvector: инструмент поиска сходства векторов с открытым исходным кодом для Postgres. Храните векторы с данными, поддерживайте точный и приблизительный поиск и выполняйте расчеты расстояний. Подходит для рекомендательных систем, поиска изображений/текстов и обнаружения аномалий.
-
pgvectorscale построен на базе pgvector и обеспечивает более высокую производительность поиска по векторным вложениям, а также экономичное хранение данных для приложений искусственного интеллекта.
-
VectorChord — высокопроизводительное расширение PostgreSQL для поиска по векторному сходству. Повышенная скорость, масштабируемость и доступность. Идеально подходит для электронной коммерции, научных исследований и медиа.
-
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.
-
Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.