Top 10 Alternatives et concurrents de Milvus

(9)4.7 sur 5

Les solutions Logiciel de base de données vectorielle ci-dessous sont les alternatives les plus courantes que les utilisateurs et les critiques comparent à Milvus. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Milvus comprennent fiabilitéetfacilité d'utilisation. La meilleure alternative globale à Milvus est Elasticsearch. D'autres applications similaires à Milvus sont SingleStoreetWeaviateetPineconeetSupabase. Les alternatives à Milvus peuvent être trouvées dans Logiciel de base de données vectorielle mais peuvent également être présentes dans Logiciel de base de données analytique en temps réel ou Logiciel de recherche d'entreprise.

Afficher plus

Afficher moins

Meilleures alternatives payantes et gratuites à Milvus

Elasticsearch
SingleStore
Weaviate
Pinecone
Supabase
CrateDB
PG Vector
KX

Afficher plus

Top 10 Alternatives à Milvus récemment évaluées par la communauté G2

Parcourez les options ci-dessous. Basé sur les données des évaluateurs, vous pouvez voir comment Milvus se compare à la concurrence, consulter les avis des utilisateurs actuels et précédents dans des secteurs comme Logiciels informatiquesetTechnologie de l'information et servicesetGestion de l'éducation, et trouver le meilleur produit pour votre entreprise.

Elasticsearch

Par Elastic

4.4/5

(266)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, Elasticsearch est :

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

SingleStore

Par SingleStore

4.5/5

(118)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, SingleStore est :

Plus lent à atteindre le retour sur investissement

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

Weaviate

Par Weaviate

4.6/5

(29)

Description du produit

Weaviate est un moteur de recherche vectoriel en temps réel, natif du cloud (également appelé moteur de recherche neuronal ou moteur de recherche profond). Il existe des modules pour des cas d'utilisation spécifiques tels que la recherche sémantique, des plugins pour intégrer Weaviate dans n'importe quelle application de votre choix, et une console pour visualiser vos données. Weaviate est utilisé comme moteur de recherche sémantique, moteur de recherche d'images similaires, notre moteur de classification automatique basé sur les modèles d'apprentissage automatique intégrés. Les applications vont de la recherche de produits aux classifications CRM. Weaviate a un noyau ouvert et un service payant pour une utilisation SLA d'entreprise et des modèles d'apprentissage automatique personnalisés et spécifiques à l'industrie.

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, Weaviate est :

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Plus facile à administrer

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

Vous voyez une partie de l'histoireConnectez-vous ou créez un compte pour accéder à l'ensemble complet des alternatives.

Créer un compte gratuit

Supabase

Par Supabase

4.7/5

(30)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, Supabase est :

Plus facile à configurer

Plus facile à administrer

Plus facile de faire des affaires avec

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

CrateDB

Par CrateDB

4.4/5

(84)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, CrateDB est :

Plus facile à configurer

Plus utilisable

Plus facile à administrer

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

PG Vector

Par pgvector

3.8/5

(12)

Description du produit

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.

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle

Par KX

4.6/5

(51)

Description du produit

KX est le créateur de kdb+, une base de données de séries temporelles et vectorielles, évaluée de manière indépendante comme la plus rapide sur le marché. Elle peut traiter et analyser des données de séries temporelles, historiques et vectorielles à une vitesse et une échelle inégalées, permettant aux développeurs, aux data scientists et aux ingénieurs de données de créer des applications performantes basées sur les données et de dynamiser leurs outils d'analyse préférés dans le cloud, sur site ou à la périphérie.

Les commentateurs disent que par rapport à Milvus, KX est :

Plus facile à configurer

Plus facile à administrer

Catégories en commun avec Milvus :

Base de données vectorielle