SvectorDB ist eine leistungsstarke serverlose Vektordatenbank, die entwickelt wurde, um die Verwaltung und Abfrage von hochdimensionalen Vektoren in verschiedenen Anwendungen zu vereinfachen.

Was macht SvectorDB 'serverless'?

Damit ein Produkt wirklich serverless ist, sollte es vollständig verwaltet werden, sich automatisch skalieren und pro Anfrage berechnet werden, anstatt wie Kapazität 'Skalierungseinheiten' zu verwenden. SvectorDB erfüllt alle diese Kriterien und ist damit ein wirklich serverless Produkt.

Gibt es eine kostenlose Version von SvectorDB?

Ja, Sie können SvectorDB kostenlos ausprobieren, mit bis zu 1.000 Elementen in unserem Sandbox-Tarif.

Welche Arten von Indizes unterstützt SvectorDB?

SvectorDB unterstützt die 3 gebräuchlichsten Arten von Indizes: Euklidisch, Kosinus, Punktprodukt.

Welche Sprachen unterstützt SvectorDB?

Wir bieten offizielle Clients für JavaScript und Python an. Wir haben auch eine öffentlich verfügbare OpenAPI-Spezifikation, so dass Sie jede Sprache verwenden können, die Ihnen gefällt.

Wie schnell ist SvectorDB?

Laut einem aktuellen Benchmark hatten Abfragen eine durchschnittliche Latenzzeit von 9 ms und einen Median von 8,48 ms. Der Benchmark wurde auf einer Datenbank mit 10.000 Elementen, einer Vektordimension von 128 und unter Verwendung eines euklidischen Indexes durchgeführt. Anfragen wurden parallel in Batches von jeweils 10 Abfragen gesendet.

Unterstützt SvectorDB Infrastructure as Code (IaC)?

Ja, SvectorDB unterstützt native CloudFormation. Um loszulegen, schauen Sie sich unsere CloudFormation-Dokumentation an.

Welche Grenzwerte hat SvectorDB?

Obwohl fast alle Grenzwerte anpassbar sind, sind die Standardgrenzwerte wie folgt: Lesen pro Sekunde: 100, Schreiben pro Sekunde: 100, Elemente in einer einzelnen Datenbank: 1.000.000.

Wer sollte SvectorDB verwenden?

SvectorDB ist für Entwickler konzipiert, die Anwendungen erstellen möchten, die die Verwaltung und Abfrage von hochdimensionalen Vektoren erfordern. Es ist besonders nützlich für Anwendungen wie: Empfehlungssysteme, Dokumentensimilaritätssuche, Bildsimilarität, RAG-Chatbots, Vektorbasierte Nearest-Neighbor-Suche. Jede Anwendung, die Vektoren nach dem nächsten Nachbarn indizieren und abrufen muss, kann von SvectorDB profitieren, unabhängig von Volumen und Dimensionalität.

Wer sollte SvectorDB nicht verwenden?

Obwohl SvectorDB ein leistungsstarkes Werkzeug ist, ist es möglicherweise nicht für jeden Anwendungsfall geeignet. SvectorDB ist möglicherweise nicht die beste Wahl für Sie, wenn Folgendes zutrifft: Sie benötigen die Speicherung und Abfrage von Nicht-Vektor-Daten, Sie benötigen eine feinere Kontrolle über algorithmische Parameter wie efConstruction, M usw., Sie benötigen einen festen monatlichen Kostenbetrag.

SvectorDB: Serverlose Vektordatenbank in weniger als 2 Minuten

Name: SvectorDB
Rating: 5 (51 reviews)
Author: toolify

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Kategorie KI-Modell Social Listening Neu

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Serverlose Vektordatenbank in weniger als 2 Minuten

Hinzugefügt am:

Mar 17 2024

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SvectorDB Produktinformationen

Was ist SvectorDB?

Erstellen Sie eine serverlose Vektordatenbank in weniger als 120 Sekunden

Wie benutzt man SvectorDB?

Kein technisches Fachchinesisch, nur ein paar Codezeilen und Sie sind startklar. Innerhalb weniger Minuten könnten Sie eine vollständig verwaltete, serverlose Vektordatenbank in Betrieb haben.

SvectorDB's Hauptmerkmale

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SvectorDB's Anwendungsfälle

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FAQ von SvectorDB

Was ist SvectorDB?
Was macht SvectorDB 'serverless'?
Gibt es eine kostenlose Version von SvectorDB?
Welche Arten von Indizes unterstützt SvectorDB?
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Wie schnell ist SvectorDB?
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Wer sollte SvectorDB verwenden?
Wer sollte SvectorDB nicht verwenden?

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