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SvectorDB

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O que é SvectorDB?

SvectorDB é um banco de dados vetorial sem servidor abrangente, projetado para simplificar o gerenciamento e a consulta de dados vetorizados. Construído para ser altamente escalável e econômico, ele suporta vetores de alta dimensão e é otimizado para desempenho. A plataforma é ideal para aplicações que necessitam de manipulação eficiente de vetores, como busca de imagens, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Com fácil integração e APIs robustas, SvectorDB garante uma experiência sem costura para desenvolvedores e cientistas de dados. O nível gratuito permite que os usuários experimentem e criem protótipos sem custos iniciais, tornando-o uma opção atraente para startups e empresas.

Quem usará SvectorDB?

  • Cientistas de Dados
  • Engenheiros de Aprendizado de Máquina
  • Desenvolvedores de Software
  • Pesquisadores de IA
  • Empresas
  • Startups

Como usar SvectorDB?

  • Visite o site da SvectorDB e inscreva-se.
  • Navegue até o painel e vá para a página de bancos de dados.
  • Clique no botão verde de mais para criar um novo banco de dados.
  • Preencha o formulário necessário, definindo a dimensão em 4, o tipo em 'sandbox' e a região em 'us-east-2'.
  • Anote o ID do banco de dados após a criação.
  • Gere uma chave de API para autenticação.
  • Conecte-se ao banco de dados usando o ID do banco de dados e a chave de API.
  • Comece a consultar seus dados usando similaridade de vetores e campos de metadados.

Plataforma

  • web
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de SvectorDB

Principais recursos

  • Arquitetura sem servidor
  • Suporte a vetores de alta dimensão
  • Preços econômicos
  • Integração fácil
  • Nível gratuito para experimentação
  • APIs robustas

Os benefícios

  • Escalabilidade sem esforço
  • Gerenciamento eficiente de dados
  • Redução de custos operacionais
  • Experiência do usuário sem costura
  • Facilita prototipagem rápida

Principais Casos de Uso & Aplicações de SvectorDB

  • Busca semântica de imagens
  • Processamento de linguagem natural
  • Armazenamento e consulta de modelos de aprendizado de máquina
  • Sistemas de recomendação
  • Visualização de dados
  • Análise de dados geoespaciais

Prós e contras de SvectorDB

Prós

Arquitetura serverless otimizada para AWS sem necessidade de provisionamento ou escalonamento
Suporta busca híbrida que combina similaridade vetorial e consultas chave-valor
Atualizações instantâneas sem atraso de eventual consistência
Vetorizadores embutidos para texto e imagens além do suporte para embeddings customizados
Precificação transparente por requisição com camada gratuita
Fácil integração via suporte oficial OpenAPI e CloudFormation
Adequado para vários casos de uso de IA, como motores de recomendação e geração aumentada por recuperação

Contras

Sem snapshots acessíveis pelo usuário para backup de banco de dados
Limite rígido padrão de um milhão de registros por banco de dados
Tamanho pequeno de micro startup pode gerar preocupações sobre suporte a longo prazo para alguns clientes

Preços de SvectorDB

Tem plano gratuitoYES
Detalhes do teste gratuito
Modelo de preçosPague conforme o uso
Cartão de crédito é necessárioNo
Pago a partir de0.005 USD
Tem plano vitalícioNo
Frequência de cobrançaMensal

Detalhes do plano de preços

Bases de dados Sandbox

0 USD
  • Grátis com limitações
  • Pedidos de leitura: 1.000 unidades grátis
  • Pedidos de escrita: 1.000 unidades grátis
  • Armazenamento: grátis (~$0 / GB Mês)

Bases de dados Standard

0.005 USD
  • Pedidos de leitura: $0,005 por 1.000
  • Pedidos de escrita: $0,02 por 1.000
  • Armazenamento: $0,0003425 por GB Hora (~$0,25 / GB Mês)
Para os preços mais recentes, visite: https://svectordb.com/docs/pricing

FAQs sobre SvectorDB

Informações da Empresa SvectorDB

  • Website: https://svectordb.com
  • Nome da Empresa: SvectorDB
  • Email de Suporte: [email protected]
  • Facebook: NA
  • X(Twitter): NA
  • YouTube: NA
  • Instagram: NA
  • Tiktok: NA
  • LinkedIn: NA

Análise de SvectorDB

Visitas ao Longo do Tempo

Visitas Mensais
1.8k
Duração Média das Visitas
00:00:32
Páginas por Visita
1.54
Taxa de Rejeição
38.44%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo o Tráfego

Geografia

Top 2 Regiões
India
57.94%
United States
42.06%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Apenas para Desktop

Fontes de Tráfego

Direct
44.22%
Search
31.60%
Social
11.73%
Referrals
10.30%
Paid Referrals
1.62%
Mail
0.12%
Sep 2025 - Nov 2025 Apenas para Desktop

Principais Palavras-Chave

Palavra-ChaveTráfegoCusto por Clique
aws vector database2.2k $ 9.33
pinecone pricing2.1k $ 1.34
aws vector db740 $ --
aws vector search400 $ 5.08
milvus cost calculator260 $ --

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Principais Concorrentes e Alternativas de SvectorDB?

  • Pinecone
  • Milvus
  • Weaviate
  • FAISS
  • Vectara
  • ElasticSearch
  • AWS OpenSearch

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