Top 10 Alternativas y Competidores de Weaviate

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

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Pinecone
Por Pinecone Systems
4.6/5
(38)
Descripción del producto
Pinecone es una base de datos de vectores completamente gestionada que facilita la adición de búsqueda de vectores a aplicaciones de producción. Combina bibliotecas de búsqueda de vectores de última generación, características avanzadas como el filtrado e infraestructura distribuida para proporcionar alto rendimiento y fiabilidad a cualquier escala. No más complicaciones de evaluación comparativa y ajuste de algoritmos o construcción y mantenimiento de infraestructura para la búsqueda de vectores.
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Los revisores dicen que en comparación con Weaviate, Pinecone es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil para hacer negocios con
Más fácil de administrar
Categorías en común con Weaviate:
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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Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial

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 Weaviate, Supabase es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil para hacer negocios con
Más fácil de configurar
Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial
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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 Weaviate, Elasticsearch es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil para hacer negocios con
Más caro
Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial

Qdrant
Por Qdrant
4.5/5
(12)
Descripción del producto
El motor Qdrant es una base de datos de búsqueda de vectores de código abierto. Se despliega como un servicio API que proporciona una búsqueda de los vectores de alta dimensión más cercanos. Con Qdrant, las incrustaciones o codificadores de redes neuronales pueden convertirse en aplicaciones completas para emparejar, buscar, recomendar y mucho más.
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Los revisores dicen que en comparación con Weaviate, Qdrant es:
Más fácil de configurar
Más utilizable
Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial

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 Weaviate, SingleStore es:
Más lento para alcanzar el roi
Más caro
Más fácil para hacer negocios con
Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial

Milvus
Por ZILLIZ
4.7/5
(9)
Descripción del producto
Milvus es la principal base de datos de vectores de código abierto diseñada para impulsar la búsqueda de similitud de vectores escalable en aplicaciones de IA/ML.
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Los revisores dicen que en comparación con Weaviate, Milvus es:
Más lento para alcanzar el roi
Más fácil para hacer negocios con
Mejor en soporte
Categorías en común con Weaviate:
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 Weaviate, CrateDB es:
Más fácil para hacer negocios con
Mejor en soporte
Más fácil de configurar
Categorías en común con Weaviate:
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 Weaviate, KX es:
Más caro
Más fácil para hacer negocios con
Más fácil de administrar
Categorías en común con Weaviate:
Base de datos vectorial

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