Top 10 Alternativas e Concorrentes da Weaviate

Principais Alternativas de 10 para Weaviate Recentemente Avaliadas pela Comunidade G2

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Pinecone
Por Pinecone Systems
4.6/5
(38)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, Pinecone é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de fazer negócios com
Mais fácil de administrar
Categorias em comum com Weaviate:
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.
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Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

Supabase
Por Supabase
4.7/5
(28)
Descrição do Produto
Supabase adiciona APIs em tempo real e RESTful ao Postgres sem uma única linha de código.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, Supabase é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de fazer negócios com
Mais caro
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial
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Elasticsearch
Por Elastic
4.4/5
(266)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, Elasticsearch é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de fazer negócios com
Mais caro
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

Qdrant
Por Qdrant
4.5/5
(12)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, Qdrant é:
Mais fácil de configurar
Mais utilizável
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

SingleStore
Por SingleStore
4.5/5
(118)
Descrição do Produto
SingleStoreDB é um banco de dados SQL unificado, distribuído e em tempo real que combina cargas de trabalho transacionais, analíticas e de dados vetoriais.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, SingleStore é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais caro
Mais fácil de fazer negócios com
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

Milvus
Por ZILLIZ
4.7/5
(9)
Descrição do Produto
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.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, Milvus é:
Mais lento para alcançar o roi
Mais fácil de fazer negócios com
Melhor em suporte
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

CrateDB
Por CrateDB
4.4/5
(84)
Descrição do Produto
Crate.io é um banco de dados distribuído, orientado a documentos, projetado para ser usado com a sintaxe SQL tradicional.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, CrateDB é:
Mais fácil de fazer negócios com
Melhor em suporte
Mais fácil de configurar
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

KX
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.
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Os revisores dizem que em comparação com Weaviate, KX é:
Mais caro
Mais fácil de fazer negócios com
Mais fácil de administrar
Categorias em comum com Weaviate:
Banco de Dados Vetorial

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