Las soluciones Software de base de datos vectorial a continuación son las alternativas más comunes que los usuarios y revisores comparan con Milvus. Otros factores importantes a considerar al investigar alternativas a Milvus incluyen facilidad de uso y fiabilidad. La mejor alternativa general a Milvus es Elasticsearch. Otras aplicaciones similares a Milvus son SingleStore, Weaviate, Pinecone, y Supabase. Se pueden encontrar Milvus alternativas en Software de base de datos vectorial pero también pueden estar en Software de Base de Datos Analítica en Tiempo Real o en Software de búsqueda empresarial.
Cree y gestione una experiencia de búsqueda adaptada a sus necesidades específicas en poco tiempo, gracias a la indexación sin problemas, la relevancia de primera clase y las características de personalización intuitivas.
SingleStoreDB es una base de datos SQL unificada, distribuida y en tiempo real que combina cargas de trabajo de datos transaccionales, analíticos y vectoriales.
Weaviate es un motor de búsqueda vectorial en tiempo real y nativo de la nube (también conocido como motor de búsqueda neuronal o motor de búsqueda profunda). Hay módulos para casos de uso específicos, como búsqueda semántica, complementos para integrar Weaviate en cualquier aplicación de su elección y una consola para visualizar sus datos. Weaviate se utiliza como un motor de búsqueda semántica, motor de búsqueda de imágenes similar a nuestro motor de clasificación automática basado en los modelos de aprendizaje automático integrados. Las aplicaciones van desde la búsqueda de productos hasta clasificaciones de CRM. Weaviate tiene un núcleo abierto y un servicio de pago para el uso de SLA empresarial y modelos de aprendizaje automático personalizados y específicos de la industria.
Supabase añade APIs en tiempo real y RESTful a Postgres sin una sola línea de código.
Crate.io es una base de datos distribuida y orientada a documentos diseñada para ser utilizada con la sintaxis SQL tradicional.
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.
KX es el creador de kdb+, una base de datos de series temporales y vectores, evaluada de manera independiente como la más rápida del mercado. Puede procesar y analizar datos de series temporales, históricos y vectores a una velocidad y escala inigualables, capacitando a desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos para construir aplicaciones de alto rendimiento basadas en datos y potenciar sus herramientas de análisis favoritas en la nube, en las instalaciones o en el borde.
Plataforma de big data construida sobre Apache Cassandra.
Rockset es la base de datos de búsqueda y análisis construida para la nube.