Herramientas busca de vetores de alto rendimiento

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busca de vetores

  • Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que facilita el desarrollo de aplicaciones de IA.
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    ¿Qué es Weaviate?
    Weaviate es una base de datos vectorial nativa de IA y de código abierto diseñada para ayudar a los desarrolladores a escalar y desplegar aplicaciones de IA. Admite búsquedas de simetría vectorial ultrarrápidas sobre vectores en bruto o objetos de datos, permitiendo una integración flexible con diversas pilas tecnológicas y proveedores de modelos. Su naturaleza independiente del cloud permite un despliegue sin inconvenientes, y está equipada con amplios recursos para ayudar a los desarrolladores a facilitar el aprendizaje y la integración en proyectos existentes. La sólida comunidad de desarrolladores de Weaviate asegura que los usuarios obtengan apoyo e información continua.
    Características principales de Weaviate
    • Búsqueda rápida de similitud vectorial
    • Despliegue independiente del cloud
    • Integración con múltiples proveedores de modelos
    • Código abierto
    • Amplia documentación y soporte
    Pros y Contras de Weaviate

    Desventajas

    Ventajas

    Código abierto con una sólida comunidad de desarrolladores
    Soporta búsqueda híbrida que combina búsqueda vectorial y por palabra clave
    Permite aplicaciones confiables de IA generativa con generación aumentada por recuperación
    Independiente de la nube y del despliegue para un uso flexible
    Integrado con numerosos proveedores y frameworks de modelos de IA
    Capacidades escalables de IA agenica para construir agentes de IA conscientes del contexto
    Precios de Weaviate
    Cuenta con plan gratuitoYES
    Detalles de la prueba gratuitaSandbox gratis de 14 días para aprendizaje y creación de prototipos
    Modelo de preciosPrueba gratuita
    ¿Se requiere tarjeta de crédito?No
    Cuenta con plan de por vidaNo
    Frecuencia de facturaciónMensual

    Detalles del plan de precios

    Estándar

    25 USD
    • Precio por 1 millón de dimensiones vectoriales almacenadas/mes
    • Nivel básico de SLA

    Profesional

    135 USD
    • Precio por 1 millón de dimensiones vectoriales almacenadas/mes
    • Respuesta de escalamiento telefónico en 4 h (24/7) para gravedad 1
    • Respuesta de escalamiento telefónico en 8 h (24/7) para gravedad 2

    Negocio Crítico

    450 USD
    • Precio por 1 millón de dimensiones vectoriales almacenadas/mes
    • Respuesta de escalamiento telefónico en 1 h (24/7) para gravedad 1
    • Respuesta de escalamiento telefónico en 4 h (24/7) para gravedad 2
    • Respuesta de escalamiento telefónico en 8 h (24/7) para gravedad 3
    Para los precios más recientes, por favor visite: https://weaviate.io/pricing
  • Un complemento OpenWebUI que permite flujos de trabajo de generación aumentada con recuperación con ingestión de documentos, búsqueda vectorial y capacidades de chat.
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    ¿Qué es Open WebUI Pipeline for RAGFlow?
    Open WebUI Pipeline para RAGFlow proporciona a desarrolladores y científicos de datos un pipeline modular para construir aplicaciones RAG aumentadas con recuperación. Soporta subir documentos, calcular incrustaciones usando diversas APIs de LLM y almacenar vectores en bases de datos locales para búsquedas de similitud eficientes. El marco coordina recuperación, resumen y flujos conversacionales, habilitando interfaces de chat en tiempo real que hacen referencia a conocimientos externos. Con indicaciones personalizables, compatibilidad con múltiples modelos y gestión de memoria, permite crear sistemas especializados de preguntas y respuestas, resúmenes de documentos y asistentes AI personales en un entorno Web UI interactivo. La arquitectura del plugin permite una integración sin problemas con configuraciones existentes de WebUI como Oobabooga. Incluye archivos de configuración paso a paso y soporta procesamiento por lotes, seguimiento del contexto de conversación y estrategias de recuperación flexibles. Los desarrolladores pueden extender el pipeline con módulos personalizados para la selección de almacenes vectoriales, encadenamiento de indicaciones y memoria de usuario, haciéndolo ideal para investigación, soporte al cliente y servicios especializados de conocimiento.
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