pgvector vs. Zilliz Cloud
Confronta pgvector vs. Zilliz Cloud per carichi di lavoro di ricerca vettoriale. Vogliamo che tu scelga il database vettoriale più adatto al tuo caso d'uso, anche se non è il nostro.
Man mano che le tecnologie AI evolvono, la ricerca di similarità vettoriale è diventata essenziale per alimentare le moderne applicazioni AI come la generazione aumentata da recupero (RAG), ricerca semantica e motori di raccomandazione. Esistono diverse soluzioni di ricerca vettoriale, inclusi i database vettoriali appositamente progettati, librerie di ricerca vettoriale e database tradizionali con ricerca vettoriale come aggiunta. La scelta della soluzione giusta è cruciale per il successo delle tue applicazioni AI.
pgvector e Zilliz Cloud offrono entrambi punti di forza unici per i carichi di lavoro di ricerca vettoriale, ognuno con le proprie capacità e limitazioni. La scelta migliore dipende dal tuo caso d'uso e dalle tue esigenze specifiche. Nelle sezioni seguenti, confronteremo entrambi i database riguardo a funzionalità, scalabilità e disponibilità, aiutandoti a determinare l'opzione più adatta per le tue necessità, anche se non è la nostra.
pgvector vs. Zilliz Cloud a colpo d'occhio
No. pgvector è solo un componente aggiuntivo di Postgres per la ricerca vettoriale.
Sì. Database vettoriale appositamente creato
Licenza PostgreSQL (simile alla MIT)
Licenza proprietaria
18,915
N/A
On-prem
Nuvola
Panoramica di pgvector
pgvector è un'estensione per PostgreSQL che aggiunge il supporto per la ricerca di similarità vettoriali direttamente all'interno del database. Consente agli sviluppatori di memorizzare, indicizzare e interrogare le incorporazioni vettoriali accanto ai dati relazionali. pgvector è ideale per le applicazioni ibride che combinano le tradizionali interrogazioni relazionali con il recupero basato su vettori, sfruttando l'ecosistema maturo di PostgreSQL.
Panoramica di Zilliz Cloud
Zilliz Cloud è un servizio completamente gestito per Milvus, che offre una ricerca vettoriale scalabile e ad alte prestazioni nel cloud. Semplifica l'implementazione e la gestione di applicazioni AI come la retrieval-augmented generation (RAG) e la ricerca multimodale. Grazie alle solide funzionalità aziendali e alla scalabilità continua, Zilliz Cloud consente una facile integrazione nei flussi di lavoro AI di livello produttivo.
Benchmarking pgvector e Zilliz Cloud da soli
VectorDBBench è uno strumento di benchmarking open-source progettato per gli utenti che necessitano di sistemi di archiviazione e recupero dati ad alte prestazioni, in particolare database vettoriali. Questo strumento consente agli utenti di testare e confrontare le prestazioni di diversi sistemi di database vettoriali utilizzando i propri set di dati e determinare quale sia il più adatto per i loro casi d'uso. Utilizzando VectorDBBench, gli utenti possono prendere decisioni informate basate sulle prestazioni effettive del database vettoriale, invece di fare affidamento su affermazioni di marketing o evidenze aneddotiche.
VectorDBBench è scritto in Python e rilasciato sotto la licenza open-source MIT, il che significa che chiunque può usarlo, modificarlo e distribuirlo liberamente. Lo strumento è attivamente mantenuto da una comunità di sviluppatori impegnata a migliorare le sue funzionalità e prestazioni.
Dai un'occhiata alla Classifica di VectorDBBench per un rapido sguardo alle prestazioni dei principali database vettoriali.
The Definitive Guide to Choosing a Vector Database
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