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  • Weaviate est une base de données vectorielle open-source facilitant le développement d'applications AI.
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    Qu'est-ce que Weaviate ?
    Weaviate est une base de données vectorielle native AI, open-source, conçue pour aider les développeurs à évoluer et déployer des applications AI. Elle prend en charge des recherches de similarité vectorielle ultra-rapides sur des vecteurs bruts ou des objets de données, permettant une intégration flexible avec diverses piles technologiques et fournisseurs de modèles. Sa nature indépendante du cloud permet un déploiement sans effort et elle est équipée de nombreuses ressources pour aider les développeurs à faciliter l'apprentissage et l'intégration dans des projets existants. La communauté solide de développeurs de Weaviate garantit que les utilisateurs obtiennent un soutien et des informations continues.
    Fonctionnalités principales de Weaviate
    • Recherche rapide de similarité vectorielle
    • Déploiement indépendant du cloud
    • Intégration avec plusieurs fournisseurs de modèles
    • Code source ouvert
    • Documentation et support étendus
    Avantages et inconvénients de Weaviate

    Inconvénients

    Avantages

    Open-source avec une forte communauté de développeurs
    Prend en charge la recherche hybride combinant recherche vectorielle et par mots-clés
    Permet des applications fiables d'IA générative avec génération augmentée par récupération
    Agnostique au cloud et au déploiement pour une utilisation flexible
    S'intègre à de nombreux fournisseurs et frameworks de modèles IA
    Capacités d'IA agentique évolutives pour construire des agents IA sensibles au contexte
    Tarification de Weaviate
    Possède un plan gratuitYES
    Détails de l'essai gratuitBac à sable gratuit de 14 jours pour l'apprentissage et le prototypage
    Modèle de tarificationEssai gratuit
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturationMensuel

    Détails du plan tarifaire

    Standard

    25 USD
    • Prix par 1 million de dimensions vectorielles stockées/mois
    • Niveau SLA de base

    Professionnel

    135 USD
    • Prix par 1 million de dimensions vectorielles stockées/mois
    • Réponse d'escalade téléphonique en 4h (24/7) pour la gravité 1
    • Réponse d'escalade téléphonique en 8h (24/7) pour la gravité 2

    Critique pour les affaires

    450 USD
    • Prix par 1 million de dimensions vectorielles stockées/mois
    • Réponse d'escalade téléphonique en 1h (24/7) pour la gravité 1
    • Réponse d'escalade téléphonique en 4h (24/7) pour la gravité 2
    • Réponse d'escalade téléphonique en 8h (24/7) pour la gravité 3
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://weaviate.io/pricing
  • Un plugin OpenWebUI permettant des workflows de génération augmentée par récupération avec ingestion de documents, recherche vectorielle et chat.
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    Qu'est-ce que Open WebUI Pipeline for RAGFlow ?
    Open WebUI Pipeline pour RAGFlow fournit aux développeurs et data scientists une pipeline modulaire pour construire des applications RAG (recherche augmentée par génération). Il supporte le téléchargement de documents, le calcul d'embeddings via diverses API LLM, et le stockage des vecteurs dans des bases de données locales pour une recherche de similarité efficace. Le framework orchestre les flux de récupération, synthèse et conversation, permettant des interfaces de chat en temps réel qui référencent des connaissances externes. Avec des prompts personnalisables, une compatibilité multi-modèles et une gestion de mémoire, il permet aux utilisateurs de créer des systèmes QA spécialisés, des résumeurs de documents et des assistants IA personnels dans un environnement Web UI interactif. L'architecture plugin permet une intégration transparente avec des configurations WebUI locales existantes comme Oobabooga. Il inclut des fichiers de configuration étape par étape et supporte le traitement par lots, le suivi du contexte conversationnel et des stratégies de récupération flexibles. Les développeurs peuvent étendre la pipeline avec des modules personnalisés pour la sélection de l'entrepôt vectoriel, la chaîne de prompts et la mémoire utilisateur, ce qui la rend idéale pour la recherche, le support client et les services de connaissances spécialisés.
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