As soluções Software de Banco de Dados Vetorial abaixo são as alternativas mais comuns que os usuários e revisores comparam com PG Vector. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para PG Vector incluem features e search. A melhor alternativa geral para PG Vector é Weaviate. Outros aplicativos semelhantes a PG Vector são Elasticsearch, Supabase, SingleStore, e Qdrant. PG Vector alternativas podem ser encontradas em Software de Banco de Dados Vetorial mas também podem estar em Software de Busca Empresarial ou Software de Banco de Dados Analítico em Tempo Real.
Weaviate é um mecanismo de busca vetorial em tempo real e nativo da nuvem (também conhecido como mecanismo de busca neural ou mecanismo de busca profundo). Existem módulos para casos de uso específicos, como busca semântica, plugins para integrar o Weaviate em qualquer aplicação de sua escolha e um console para visualizar seus dados. Weaviate é usado como um mecanismo de busca semântica, mecanismo de busca de imagens semelhantes e nosso mecanismo de classificação automática baseado nos modelos de aprendizado de máquina integrados. As aplicações variam de busca de produtos a classificações de CRM. Weaviate tem um núcleo aberto e um serviço pago para uso de SLA empresarial e modelos de aprendizado de máquina personalizados e específicos para a indústria.
Crie e gerencie uma experiência de busca adaptada às suas necessidades específicas em pouco tempo, graças à indexação perfeita, relevância de primeira classe e recursos de personalização intuitivos.
O Supabase é uma plataforma de backend como serviço (BaaS) de código aberto que permite aos desenvolvedores construir e escalar aplicações de forma eficiente sem gerenciar a infraestrutura de servidores. Lançado em 2020 como uma alternativa ao Firebase, o Supabase oferece um conjunto de ferramentas, incluindo um banco de dados PostgreSQL, autenticação, assinaturas em tempo real e capacidades de armazenamento. Ao aproveitar a robustez do PostgreSQL, o Supabase fornece uma base escalável e segura para aplicações web e móveis modernas. Principais Características e Funcionalidades: - Banco de Dados PostgreSQL: Cada projeto Supabase inclui um banco de dados PostgreSQL dedicado, oferecendo suporte completo a SQL e recursos avançados como manipulação de JSON, busca de texto completo e suporte a vetores. - APIs Instantâneas: O Supabase gera automaticamente APIs RESTful e GraphQL com base no seu esquema de banco de dados, eliminando a necessidade de codificação manual e acelerando o desenvolvimento. - Autenticação e Autorização: A plataforma fornece autenticação de usuário integrada com suporte para vários métodos de login, incluindo email/senha, links mágicos e logins sociais. Também se integra perfeitamente com a Segurança de Nível de Linha do PostgreSQL para controle de acesso detalhado. - Capacidades em Tempo Real: O Supabase permite a sincronização de dados em tempo real via WebSockets, permitindo que as aplicações respondam instantaneamente às mudanças no banco de dados. - Funções de Borda: Os desenvolvedores podem implantar funções serverless próximas aos usuários para execução de baixa latência, facilitando a lógica de backend escalável e eficiente. - Armazenamento de Arquivos: O Supabase oferece soluções de armazenamento escaláveis para gerenciar e servir arquivos, completas com políticas de acesso configuráveis para garantir a segurança dos dados. Valor Principal e Soluções para Usuários: O Supabase aborda os desafios que os desenvolvedores enfrentam ao construir e escalar aplicações, fornecendo uma plataforma de backend abrangente e de código aberto. Ele elimina as complexidades de gerenciar a infraestrutura de servidores, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na criação de aplicações ricas em funcionalidades. Com suas capacidades em tempo real, autenticação robusta e integração perfeita com o PostgreSQL, o Supabase capacita os desenvolvedores a construir aplicações seguras, escaláveis e responsivas de forma eficiente.
O mecanismo Qdrant é um banco de dados de busca vetorial de código aberto. Ele é implantado como um serviço de API que fornece uma busca pelos vetores de alta dimensão mais próximos. Com o Qdrant, embeddings ou codificadores de redes neurais podem ser transformados em aplicações completas para correspondência, busca, recomendação e muito mais.
Zilliz Cloud é um banco de dados vetorial nativo da nuvem que armazena, indexa e pesquisa bilhões de vetores de incorporação para potencializar busca de similaridade em nível empresarial, sistemas de recomendação, detecção de anomalias e mais. Zilliz Cloud, construído sobre o popular banco de dados vetorial de código aberto Milvus, permite fácil integração com vetorizadores da OpenAI, Cohere, HuggingFace e outros modelos populares. Projetado especificamente para resolver o desafio de gerenciar bilhões de incorporações, o Zilliz Cloud facilita a construção de aplicações em escala.
Plataforma de big data construída no Apache Cassandra.
Pinecone é um banco de dados vetorial totalmente gerenciado que facilita a adição de busca vetorial a aplicações de produção. Ele combina bibliotecas de busca vetorial de última geração, recursos avançados como filtragem e infraestrutura distribuída para fornecer alto desempenho e confiabilidade em qualquer escala. Não há mais complicações de benchmarking e ajuste de algoritmos ou construção e manutenção de infraestrutura para busca vetorial.
Crate.io é um banco de dados distribuído, orientado a documentos, projetado para ser usado com a sintaxe SQL tradicional.
Milvus é o principal banco de dados vetorial de código aberto desenvolvido para impulsionar a busca de similaridade vetorial escalável em aplicações de IA/ML.