Top 10 Alternatives et concurrents de Qdrant

(12)4.5 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 Qdrant. D'autres facteurs importants à prendre en compte lors de la recherche d'alternatives à Qdrant comprennent searchetdata analytics. La meilleure alternative globale à Qdrant est Supabase. D'autres applications similaires à Qdrant sont ElasticsearchetWeaviateetPineconeetSingleStore. Les alternatives à Qdrant peuvent être trouvées dans Logiciel de base de données vectorielle mais peuvent également être présentes dans Logiciel de recherche d'entreprise ou Logiciel de base de données analytique en temps réel.

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Meilleures alternatives payantes et gratuites à Qdrant

Supabase
Elasticsearch
Weaviate
Pinecone
SingleStore
Zilliz
CrateDB
PG Vector

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Top 10 Alternatives à Qdrant récemment évaluées par la communauté G2

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

Supabase

Par Supabase

4.7/5

(30)

Description du produit

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

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Qdrant :

Base de données vectorielle

Elasticsearch

Par Elastic

4.4/5

(266)

Description du produit

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

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Qdrant :

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 Qdrant, Weaviate est :

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Qdrant :

Base de données vectorielle

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SingleStore

Par SingleStore

4.5/5

(118)

Description du produit

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

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Qdrant :

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.

Les commentateurs disent que par rapport à Qdrant, Zilliz est :

Meilleur en soutien

Meilleur pour répondre aux exigences

Plus utilisable

Catégories en commun avec Qdrant :

Base de données vectorielle

CrateDB

Par CrateDB

4.4/5

(84)

Description du produit

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

Meilleur en soutien

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Qdrant :

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.

Les commentateurs disent que par rapport à Qdrant, PG Vector est :

Meilleur pour répondre aux exigences

Catégories en commun avec Qdrant :

Base de données vectorielle

DataStax

Par DataStax

4.6/5

(46)

Description du produit

Les commentateurs disent que par rapport à Qdrant, DataStax est :

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Qdrant :

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 Qdrant, KX est :

Meilleur pour répondre aux exigences

Meilleur en soutien

Catégories en commun avec Qdrant :

Base de données vectorielle