Top 10 Alternativas y Competidores de Qdrant

10 Principales alternativas a Qdrant recientemente reseñadas por la comunidad de G2

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Supabase
Por Supabase
4.7/5
(30)
Descripción del producto
Supabase añade APIs en tiempo real y RESTful a Postgres sin una sola línea de código.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, Supabase es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

Elasticsearch
Por Elastic
4.4/5
(266)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, Elasticsearch es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

Weaviate
Por Weaviate
4.6/5
(29)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, Weaviate es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial
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SingleStore
Por SingleStore
4.5/5
(118)
Descripción del producto
SingleStoreDB es una base de datos SQL unificada, distribuida y en tiempo real que combina cargas de trabajo de datos transaccionales, analíticos y vectoriales.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, SingleStore es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

Zilliz
Por ZILLIZ
4.7/5
(53)
Descripción del producto
Zilliz Cloud es una base de datos de vectores nativa de la nube que almacena, indexa y busca miles de millones de vectores de incrustación para impulsar la búsqueda de similitud a nivel empresarial, sistemas de recomendación, detección de anomalías y más. Zilliz Cloud, construida sobre la popular base de datos de vectores de código abierto Milvus, permite una fácil integración con vectorizadores de OpenAI, Cohere, HuggingFace y otros modelos populares. Diseñada específicamente para resolver el desafío de gestionar miles de millones de incrustaciones, Zilliz Cloud facilita la creación de aplicaciones a escala.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, Zilliz es:
Mejor en soporte
Mejor en cumplir con los requisitos
Más utilizable
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

CrateDB
Por CrateDB
4.4/5
(84)
Descripción del producto
Crate.io es una base de datos distribuida y orientada a documentos diseñada para ser utilizada con la sintaxis SQL tradicional.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, CrateDB es:
Mejor en soporte
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

PG Vector
Por pgvector
3.8/5
(12)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, PG Vector es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

DataStax
Por DataStax
4.6/5
(46)
Descripción del producto
Plataforma de big data construida sobre Apache Cassandra.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, DataStax es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

KX
Por KX
4.6/5
(51)
Descripción del producto
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.
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Los revisores dicen que en comparación con Qdrant, KX es:
Mejor en cumplir con los requisitos
Mejor en soporte
Categorías en común con Qdrant:
Base de datos vectorial

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