Top 10 Qdrant Alternativen & Wettbewerber

(12)4.5 von 5

Qdrant ist nicht die einzige Option für Vektordatenbank-Software. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Qdrant zu berücksichtigen sind, beinhalten data analytics und search. Die beste Gesamtalternative zu Qdrant ist Supabase. Andere ähnliche Apps wie Qdrant sind Elasticsearch, Weaviate, Pinecone, und SingleStore. Qdrant Alternativen finden Sie in Vektordatenbank-Software, aber sie könnten auch in Unternehmenssuchsoftware oder Echtzeit-Analytik-Datenbanksoftware sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Qdrant

Supabase
Elasticsearch
Weaviate
Pinecone
SingleStore
Zilliz
CrateDB
PG Vector

Top 10 Alternativen zu Qdrant kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Qdrant im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computer- und Netzwerksicherheit, Informationstechnologie und Dienstleistungen, und Gastgewerbe überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Supabase

Von Supabase

4.7/5

(30)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass Supabase ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von Elastic

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass Elasticsearch ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von Weaviate

Produktbeschreibung

Weaviate ist eine cloud-native, Echtzeit-Vektorsuchmaschine (auch bekannt als neuronale Suchmaschine oder Deep-Suchmaschine). Es gibt Module für spezifische Anwendungsfälle wie semantische Suche, Plugins zur Integration von Weaviate in jede Anwendung Ihrer Wahl und eine Konsole zur Visualisierung Ihrer Daten. Weaviate wird als semantische Suchmaschine, ähnliche Bildsuchmaschine oder automatische Klassifizierungsmaschine basierend auf den integrierten maschinellen Lernmodellen verwendet. Anwendungen reichen von Produktsuche bis zu CRM-Klassifikationen. Weaviate hat einen Open-Core und einen kostenpflichtigen Service für Enterprise-SLA-Nutzung und kundenspezifische, branchenspezifische maschinelle Lernmodelle.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass Weaviate ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Vektordatenbank

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SingleStore

Von SingleStore

4.5/5

(118)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass SingleStore ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von ZILLIZ

Produktbeschreibung

Zilliz Cloud ist eine cloud-native Vektordatenbank, die Milliarden von Einbettungsvektoren speichert, indiziert und durchsucht, um unternehmensgerechte Ähnlichkeitssuche, Empfehlungssysteme, Anomalieerkennung und mehr zu ermöglichen. Zilliz Cloud, basierend auf der beliebten Open-Source-Vektordatenbank Milvus, ermöglicht eine einfache Integration mit Vektorisierern von OpenAI, Cohere, HuggingFace und anderen beliebten Modellen. Speziell entwickelt, um die Herausforderung der Verwaltung von Milliarden von Einbettungen zu lösen, erleichtert Zilliz Cloud den Aufbau von Anwendungen für den Maßstab.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass Zilliz ist:

Besser bei der unterstützung

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von CrateDB

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass CrateDB ist:

Besser bei der unterstützung

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von pgvector

Produktbeschreibung

PGVector is an open-source extension for PostgreSQL that enables efficient vector similarity searches directly within the database. It allows users to store and query vector data alongside traditional relational data, facilitating tasks such as machine learning model integration, recommendation systems, and natural language processing applications. Key Features and Functionality: - Vector Storage: Supports single-precision, half-precision, binary, and sparse vectors, accommodating diverse data types. - Similarity Search: Offers both exact and approximate nearest neighbor search capabilities, utilizing distance metrics like L2 (Euclidean, inner product, cosine, L1, Hamming, and Jaccard distances. - Indexing: Provides indexing methods such as HNSW (Hierarchical Navigable Small World and IVFFlat (Inverted File with Flat quantization to optimize search performance. - Integration: Compatible with any language that has a PostgreSQL client, enabling seamless incorporation into existing applications. - PostgreSQL Features: Maintains full support for PostgreSQL's ACID compliance, point-in-time recovery, and JOIN operations, ensuring data integrity and reliability. Primary Value and User Solutions: PGVector addresses the challenge of integrating vector similarity search within relational databases by embedding this functionality directly into PostgreSQL. This integration eliminates the need for external systems or complex data pipelines, simplifying architecture and reducing latency. Users can perform efficient similarity searches on vector data stored alongside their relational data, streamlining workflows in applications like recommendation engines, image and text retrieval, and other AI-driven solutions.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass PG Vector ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Von DataStax

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass DataStax ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Vektordatenbank

Von KX

4.6/5

(51)

Produktbeschreibung

KX ist der Hersteller von kdb+, einer Zeitreihen- und Vektordatenbank, die unabhängig als die schnellste auf dem Markt bewertet wurde. Sie kann Zeitreihen-, historische und Vektordaten mit unübertroffener Geschwindigkeit und Skalierbarkeit verarbeiten und analysieren, wodurch Entwickler, Datenwissenschaftler und Dateningenieure in die Lage versetzt werden, leistungsstarke datengesteuerte Anwendungen zu erstellen und ihre bevorzugten Analysetools in der Cloud, vor Ort oder am Edge zu beschleunigen. Für weitere Informationen besuchen Sie www.kx.com.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Qdrant, dass KX ist:

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit Qdrant:

Vektordatenbank