- 제한된 무료 제공
- 읽기 요청: 1,000 단위 무료
- 쓰기 요청: 1,000 단위 무료
- 스토리지: 무료 (~$0 / GB 월)
SvectorDB는 벡터화된 데이터를 관리하고 쿼리하기 위한 서버리스, 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 고차원 벡터의 효율적인 처리를 요구하는 애플리케이션을 위해 설계된 이 제품은 원활한 통합과 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
SvectorDB
SvectorDB는 벡터화된 데이터를 관리하고 쿼리하기 위한 서버리스, 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 고차원 벡터의 효율적인 처리를 요구하는 애플리케이션을 위해 설계된 이 제품은 원활한 통합과 사용하기 쉬운 API를 제공합니다.
추천
SvectorDB란?
SvectorDB는 벡터화된 데이터의 관리와 쿼리를 단순화하기 위해 설계된 포괄적인 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 높은 확장성과 비용 효율성을 갖추고 있으며, 고차원 벡터를 지원하고 성능을 최적화했습니다. 이 플랫폼은 이미지 검색, 자연어 처리 및 기계 학습과 같은 효율적인 벡터 처리가 필요한 애플리케이션에 이상적입니다. 쉬운 통합과 강력한 API를 통해 SvectorDB는 개발자 및 데이터 과학자에게 매끄러운 경험을 보장합니다. 무료 계층을 통해 사용자는 사전 비용 없이 실험하고 프로토타입을 만들 수 있어 스타트업 및 기업에 매력적인 옵션이 됩니다.
SvectorDB을 사용할 사람은?
- 데이터 과학자
- 기계 학습 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- AI 연구자
- 기업
- 스타트업
SvectorDB 사용 방법은?
- SvectorDB 웹사이트를 방문하고 가입합니다.
- 대시보드로 이동하여 데이터베이스 페이지로 갑니다.
- 새 데이터베이스를 만들기 위해 녹색 플러스 버튼을 클릭합니다.
- 필수 양식을 작성하고 차원을 4, 유형을 'sandbox', 지역을 'us-east-2'로 설정합니다.
- 생성 후 데이터베이스 ID를 기록해 둡니다.
- 인증을 위해 API 키를 생성합니다.
- 데이터베이스 ID와 API 키를 사용해 데이터베이스에 연결합니다.
- 벡터 유사성과 메타데이터 필드를 사용하여 데이터를 쿼리하기 시작합니다.
플랫폼
- web
- windows
- linux
SvectorDB의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 서버리스 아키텍처
- 고차원 벡터 지원
- 비용 효율적인 가격
- 쉬운 통합
- 실험을 위한 무료 계층
- 엄강한 API
장점
- 노력 없이 확장
- 효율적인 데이터 관리
- 운영 비용 절감
- 원활한 사용자 경험
- 빠른 프로토타이핑 지원
SvectorDB의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 의미 기반 이미지 검색
- 자연어 처리
- 기계 학습 모델의 저장 및 쿼리
- 추천 시스템
- 데이터 시각화
- 지리 공간 데이터 분석
SvectorDB의 장점과 단점
장점
AWS에 최적화된 서버리스 아키텍처로 프로비저닝 또는 확장이 필요 없음
벡터 유사도 및 키-값 쿼리를 결합한 하이브리드 검색 지원
최종 일관성 지연 없는 즉각적인 업데이트
텍스트 및 이미지용 내장 벡터라이저와 사용자 정의 임베딩 지원
무료 요금제 포함한 투명한 요청별 과금제
공식 OpenAPI 및 CloudFormation 지원을 통한 쉬운 통합
추천 엔진 및 검색 증강 생성 등 다양한 AI 사용 사례에 적합
단점
데이터베이스 백업을 위한 사용자 접근 가능한 스냅샷 없음
데이터베이스당 기본 하드 제한 100만 레코드
소규모 마이크로 스타트업 규모는 일부 고객에게 장기 지원에 대한 우려를 불러일으킬 수 있음
SvectorDB의 가격
| 무료 플랜 있음 | YES |
|---|---|
| 무료 평가판 정보 | |
| 가격 모델 | 종량제 |
| 신용카드 필요 여부 | No |
| 결제 시작 | 0.005 USD |
| 평생 플랜 있음 | No |
| 청구 빈도 | 매월 |
가격 플랜 상세 정보
샌드박스 데이터베이스
0 USD표준 데이터베이스
0.005 USD- 읽기 요청: 1,000당 $0.005
- 쓰기 요청: 1,000당 $0.02
- 스토리지: GB 시간당 $0.0003425 (~$0.25 / GB 월)
SvectorDB의 자주 묻는 질문
SvectorDB 회사 정보
- 웹사이트： https://svectordb.com
- 회사 이름： SvectorDB
- 지원 이메일： [email protected]
- Facebook： NA
- X(Twitter)： NA
- YouTube： NA
- Instagram： NA
- Tiktok： NA
- LinkedIn： NA
SvectorDB의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
1.8k
평균 방문 시간
00:00:32
방문당 페이지 수
1.54
이탈율
38.44%
Sep 2025 - Nov 2025 전체 트래픽
지리정보
상위 2 지역
India
57.94%
United States
42.06%
Sep 2025 - Nov 2025 전세계 데스크탑 전용
트래픽 소스
Direct
44.22%
Search
31.60%
Social
11.73%
Referrals
10.30%
Paid Referrals
1.62%
Mail
0.12%
Sep 2025 - Nov 2025 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| aws vector database | 2.2k | $ 9.33 |
| pinecone pricing | 2.1k | $ 1.34 |
| aws vector db | 740 | $ -- |
| aws vector search | 400 | $ 5.08 |
| milvus cost calculator | 260 | $ -- |
SvectorDB 리뷰
5/5
SvectorDB의 주요 경쟁자와 대안은?
- Pinecone
- Milvus
- Weaviate
- FAISS
- Vectara
- ElasticSearch
- AWS OpenSearch
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
1.4K
79.88% Uncovr는 워크플로를 간소화하기 위해 사용자 정의 에이전트를 생성하는 AI 기반 플랫폼입니다.