Top 10 Alternatives et concurrents de Weaviate

Top 10 Alternatives à Weaviate récemment évaluées par la communauté G2

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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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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, Pinecone est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
Plus facile de faire des affaires avec
Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Weaviate :
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.
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Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle

Supabase
Par Supabase
4.7/5
(30)
Description du produit
Supabase ajoute des API en temps réel et RESTful à Postgres sans une seule ligne de code.
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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, Supabase est :
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Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle
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Elasticsearch
Par Elastic
4.4/5
(266)
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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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, Elasticsearch est :
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Plus facile de faire des affaires avec
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Base de données vectorielle

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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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, Qdrant est :
Plus facile à configurer
Plus utilisable
Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle

SingleStore
Par SingleStore
4.5/5
(118)
Description du produit
SingleStoreDB est une base de données SQL unifiée, distribuée et en temps réel combinant des charges de travail transactionnelles, analytiques et vectorielles.
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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, SingleStore est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
Plus cher
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Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle

Milvus
Par ZILLIZ
4.7/5
(9)
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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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, Milvus est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
Plus facile de faire des affaires avec
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Catégories en commun avec Weaviate :
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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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, CrateDB est :
Plus facile de faire des affaires avec
Meilleur en soutien
Plus facile à configurer
Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle

KX
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.
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Les commentateurs disent que par rapport à Weaviate, KX est :
Plus cher
Plus facile de faire des affaires avec
Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Weaviate :
Base de données vectorielle

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