Top 10 Alternativas e Concorrentes da Qdrant

(12)4.5 de 5

Se você está considerando Qdrant, talvez queira investigar alternativas ou concorrentes semelhantes para encontrar a melhor solução. Outros fatores importantes a considerar ao pesquisar alternativas para Qdrant incluem data analytics e search. A melhor alternativa geral para Qdrant é Supabase. Outros aplicativos semelhantes a Qdrant são Elasticsearch, Weaviate, Pinecone, e SingleStore. Qdrant 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.

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Melhores Alternativas Pagas e Gratuitas para Qdrant

Supabase
Elasticsearch
Weaviate
Pinecone
SingleStore
Zilliz
CrateDB
PG Vector

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Principais Alternativas de 10 para Qdrant Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

Explore as opções abaixo. Baseado em dados de avaliadores, você pode ver como Qdrant se compara à concorrência, confira avaliações de usuários atuais e anteriores em setores como Segurança de Redes e Computadores, Tecnologia da Informação e Serviços, e Hospitalidade, e encontre o melhor produto para o seu negócio.

Supabase

Por Supabase

4.7/5

(30)

Descrição do Produto

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, Supabase é:

Melhor em atender aos requisitos

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

Elasticsearch

Por Elastic

4.4/5

(266)

Descrição do Produto

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, Elasticsearch é:

Melhor em atender aos requisitos

Melhor em suporte

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

Weaviate

Por Weaviate

4.6/5

(29)

Descrição do Produto

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.

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, Weaviate é:

Melhor em atender aos requisitos

Melhor em suporte

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

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SingleStore

Por SingleStore

4.5/5

(118)

Descrição do Produto

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, SingleStore é:

Melhor em atender aos requisitos

Melhor em suporte

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

Zilliz

Por ZILLIZ

4.7/5

(53)

Descrição do Produto

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.

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, Zilliz é:

Melhor em suporte

Melhor em atender aos requisitos

Mais utilizável

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

CrateDB

Por CrateDB

4.4/5

(84)

Descrição do Produto

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, CrateDB é:

Melhor em suporte

Melhor em atender aos requisitos

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

PG Vector

Por pgvector

3.8/5

(12)

Descrição do Produto

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.

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, PG Vector é:

Melhor em atender aos requisitos

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

DataStax

Por DataStax

4.6/5

(46)

Descrição do Produto

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, DataStax é:

Melhor em atender aos requisitos

Melhor em suporte

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial

Por KX

4.6/5

(51)

Descrição do Produto

KX é o criador do kdb+, um banco de dados de séries temporais e vetores, independentemente avaliado como o mais rápido do mercado. Ele pode processar e analisar dados de séries temporais, históricos e vetoriais com velocidade e escala incomparáveis, capacitando desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de dados a construir aplicações de alto desempenho orientadas por dados e a potencializar suas ferramentas de análise favoritas na nuvem, no local ou na borda. Para mais informações, visite www.kx.com.

Os revisores dizem que em comparação com Qdrant, KX é:

Melhor em atender aos requisitos

Melhor em suporte

Categorias em comum com Qdrant:

Banco de Dados Vetorial