Le service est autogéré par Pincone, il n'est donc pas nécessaire d'avoir une facturation séparée ; cela peut être géré directement via votre fournisseur de services cloud, tel que le AWS Marketplace. Définir et créer une instance vectorielle selon les dimensions et les paramètres de vos modèles d'embedding est simple. J'ai trouvé assez facile de l'intégrer avec les services AWS Bedrock et GCP Vertex AI. D'après mon expérience, l'interrogation des données est plus rapide par rapport à d'autres services que j'ai utilisés jusqu'à présent. Ce service est utilisé quotidiennement comme colonne vertébrale de nos services d'IA.

il offre diverses fonctionnalités et un excellent support de base de données vectorielle

Il est spécialisé dans les cas d'utilisation pilotés par l'IA avec une recherche en temps réel et à faible latence offrant une intégration transparente dans les flux de travail d'apprentissage automatique avec une infrastructure évolutive optimisée pour les données non structurées et semi-structurées dans les applications d'IA.