Qdrant VS Elasticsearch's vector database

让我们通过对比Qdrant和Elasticsearch's vector database的优缺点,找出哪一款更适合您的需求。这份软件对比基于真实用户评测,比较了两款产品的价格、功能、支持服务、易用性和用户评价,帮助您在Qdrant和Elasticsearch's vector database中作出明智选择,选择最符合企业需求的那一款。

Qdrant

Qdrant
利用先进高效的向量相似性为下一代人工智能应用程序提供动力

Elasticsearch's vector database

Elasticsearch's vector database
利用 BM25 文本搜索领域的领导者 Elasticsearch 的开源矢量数据库构建矢量搜索和混合搜索。免费试用 Elasticsearch 的矢量数据库....

Qdrant

Launched 2020-10-27
Pricing Model Freemium
Starting Price
Tech used Google Analytics,Google Tag Manager,Hugo,Google Fonts,Netlify,Clipboard.js,jQuery,Polyfill.io,Splide,Gzip,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
Tag Vector Database

Qdrant Rank/Visit

Global Rank 168994
Country Kazakhstan
Month Visit 434435

Top 5 Countries

17.84%
16.48%
10.07%
7.7%
4.85%
United States India Germany China Viet Nam

Traffic Sources

55.46%
32.43%
7.43%
3.95%
0.73%
Search Direct Referrals Social Mail

Elasticsearch's vector database Rank/Visit

Global Rank 27967
Country United States
Month Visit 2177898

Top 5 Countries

14.97%
14.16%
7.4%
4.26%
3.85%
United States China India France Korea, Republic of

Traffic Sources

55.79%
36.27%
5.39%
1.94%
0.5%
0.11%
Search Direct Referrals Social Mail Paid Referrals

What are some alternatives?

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

Vector database for Relevance AI - 使用托管或自托管向量化数据,可让 LLMs 能够根据你的数据和上下文开展工作。

Vald - Vald:用于推荐系统、翻译和图像识别任务的可扩展、高性能 AI 搜索引擎。利用 Vald 自动化索引并增强搜索能力。

Zilliz - 借助 Zilliz 的 Milvus 向量数据库,为您的 AI 应用注入强劲动力。通过 Zilliz Cloud,您可以轻松部署和扩展向量检索应用,无须烦恼。

lancedb - 探索 LanceDB 的强大功能,它是一款无服务器的向量数据库,提供灵活的搜索功能和无缝的可扩展性。告别管理开销和高成本。

More Alternatives