Top 10 Alternatives et concurrents de PG Vector

Top 10 Alternatives à PG Vector récemment évaluées par la communauté G2

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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.
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Catégories en commun avec PG Vector :
Base de données vectorielle

Elasticsearch
Par Elastic
4.4/5
(270)
Description du produit
Créez une expérience de recherche adaptée à vos besoins spécifiques en un rien de temps, grâce à un indexage transparent, une pertinence de premier ordre et des fonctionnalités de personnalisation intuitives.
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Catégories en commun avec PG Vector :
Base de données vectorielle

Supabase
Par Supabase
4.7/5
(33)
Description du produit
Supabase est une plateforme open-source de backend-as-a-service (BaaS) qui permet aux développeurs de créer et de faire évoluer des applications efficacement sans gérer l'infrastructure serveur. Lancé en 2020 comme une alternative à Firebase, Supabase offre une suite d'outils comprenant une base de données PostgreSQL, une authentification, des abonnements en temps réel et des capacités de stockage. En tirant parti de la robustesse de PostgreSQL, Supabase fournit une base évolutive et sécurisée pour les applications web et mobiles modernes. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Base de données PostgreSQL : Chaque projet Supabase inclut une base de données PostgreSQL dédiée, offrant un support SQL complet et des fonctionnalités avancées telles que la gestion JSON, la recherche en texte intégral et le support vectoriel. - APIs instantanées : Supabase génère automatiquement des APIs RESTful et GraphQL basées sur votre schéma de base de données, éliminant le besoin de codage manuel et accélérant le développement. - Authentification et autorisation : La plateforme fournit une authentification utilisateur intégrée avec support pour diverses méthodes de connexion, y compris email/mot de passe, liens magiques et connexions sociales. Elle s'intègre également parfaitement avec la sécurité au niveau des lignes de PostgreSQL pour un contrôle d'accès granulaire. - Capacités en temps réel : Supabase permet la synchronisation des données en temps réel via WebSockets, permettant aux applications de répondre instantanément aux changements de la base de données. - Fonctions Edge : Les développeurs peuvent déployer des fonctions serverless proches des utilisateurs pour une exécution à faible latence, facilitant une logique backend évolutive et efficace. - Stockage de fichiers : Supabase offre des solutions de stockage évolutives pour gérer et servir des fichiers, complètes avec des politiques d'accès configurables pour assurer la sécurité des données. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : Supabase répond aux défis auxquels les développeurs sont confrontés dans la création et l'évolution des applications en fournissant une plateforme backend open-source complète. Elle élimine les complexités de la gestion de l'infrastructure serveur, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création d'applications riches en fonctionnalités. Avec ses capacités en temps réel, son authentification robuste et son intégration transparente avec PostgreSQL, Supabase permet aux développeurs de créer des applications sécurisées, évolutives et réactives de manière efficace.
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Catégories en commun avec PG Vector :
Base de données vectorielle
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Qdrant
Par Qdrant
4.5/5
(12)
Description du produit
Le moteur Qdrant est une base de données de recherche vectorielle open-source. Il se déploie en tant que service API fournissant une recherche des vecteurs de haute dimension les plus proches. Avec Qdrant, les embeddings ou les encodeurs de réseaux neuronaux peuvent être transformés en applications complètes pour la correspondance, la recherche, la recommandation, et bien plus encore.
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Base de données vectorielle

Zilliz
Par ZILLIZ
4.7/5
(53)
Description du produit
Zilliz Cloud est une base de données vectorielle native du cloud qui stocke, indexe et recherche des milliards de vecteurs d'embedding pour alimenter la recherche de similarité de niveau entreprise, les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies, et plus encore. Zilliz Cloud, construit sur la base de données vectorielle open-source populaire Milvus, permet une intégration facile avec des vectoriseurs d'OpenAI, Cohere, HuggingFace, et d'autres modèles populaires. Conçu spécifiquement pour résoudre le défi de la gestion de milliards d'embeddings, Zilliz Cloud facilite la création d'applications à grande échelle.
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Base de données vectorielle

DataStax
Par DataStax
Description du produit
Plateforme de big data construite sur Apache Cassandra.
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Base de données vectorielle

Pinecone
Par Pinecone Systems
4.6/5
(38)
Description du produit
Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée qui facilite l'ajout de la recherche vectorielle aux applications de production. Elle combine des bibliothèques de recherche vectorielle de pointe, des fonctionnalités avancées telles que le filtrage, et une infrastructure distribuée pour offrir des performances élevées et une fiabilité à n'importe quelle échelle. Plus de tracas de benchmarking et d'ajustement d'algorithmes ou de construction et de maintenance d'infrastructure pour la recherche vectorielle.
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Base de données vectorielle

CrateDB
Par CrateDB
4.4/5
(84)
Description du produit
Crate.io est une base de données distribuée, orientée document, conçue pour être utilisée avec la syntaxe SQL traditionnelle.
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Base de données vectorielle

Milvus
Par ZILLIZ
4.7/5
(11)
Description du produit
Milvus est la principale base de données vectorielle open source conçue pour alimenter la recherche de similarité vectorielle évolutive dans les applications d'IA/ML.
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Base de données vectorielle

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