Description
SvectorDB est une base de données vectorielle conçue dès le départ pour les environnements serverless, permettant aux développeurs de se concentrer sur leur produit plutôt que sur la gestion de la base de données. Elle simplifie la mise à l'échelle d'un seul vecteur à des millions, offrant une solution performante et économique qui peut être jusqu'à 20 fois moins chère que les alternatives. La plateforme prend en charge un démarrage rapide avec des SDK intuitifs en JavaScript et Python, ainsi qu'une spécification OpenAPI pour l'intégration avec n'importe quel langage.
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Les capacités clés incluent la recherche hybride, permettant de filtrer les résultats en fonction de paires clé-valeur en plus de la similarité vectorielle. SvectorDB offre des mises à jour instantanées pour les upserts et les suppressions, éliminant les préoccupations concernant la cohérence éventuelle. Son architecture nativement serverless signifie une tarification à la requête sans provisionnement ni mise à l'échelle requis. Le support CloudFormation permet une intégration facile dans l'infrastructure existante. Les utilisateurs peuvent exploiter les vectoriseurs intégrés pour le texte et les images ou apporter leurs propres embeddings.
Le modèle de tarification est transparent et à la requête, sans frais minimums ni coûts initiaux. Le stockage est facturé 0,25 $ par Go par mois, et les requêtes coûtent 5 $ par million d'opérations. Les écritures coûtent 20 $ par million d'opérations. Un niveau gratuit est disponible, offrant jusqu'à 10 index gratuits avec jusqu'à 5 000 enregistrements chacun, sans limite de temps.
SvectorDB est développé par une micro-startup, mettant l'accent sur la transparence et l'interaction directe avec les clients. Bien que cela offre une hyper-réactivité, les clients potentiels doivent être conscients des limitations telles que l'absence d'instantanés de base de données et une limite d'enregistrement maximale par défaut de 1 million par base de données, qui peut être augmentée en contactant le support. La taille de l'entreprise est également un facteur à considérer pour certains clients.
Les cas d'utilisation couvrent les moteurs de recommandation, la recherche de documents et d'images, et la génération augmentée par récupération pour améliorer les modèles d'IA générative. La plateforme prend en charge l'intégration de texte et d'images à l'aide de modèles tels que ALL_MINILM_L6_V2 et CLIP_VIT_BASE_PATH32, ou d'embeddings personnalisés.
- CatégorieBases de données vectorielles et récupération
- Modèle tarifairePaiement par demande
- DéploiementSans serveur
Fonctionnalités principales de SvectorDB
Architecture serverless
Tarification à la requête
Capacités de recherche hybride
Mises à jour instantanées des opérations de données
Vectoriseurs intégrés pour le texte et les images
Support des embeddings personnalisés
Spécification OpenAPI pour un large support linguistique
Intégration CloudFormation
Mise à l'échelle du prototype à la production
Rentable par rapport aux alternatives
Niveau gratuit disponible
Modèle de tarification transparent
Comment utiliser SvectorDB ?
Configurer : Définissez votre ID de base de données et choisissez votre SDK préféré (JavaScript, Python) ou OpenAPI.
Intégrer les données : Utilisez les vectoriseurs intégrés ou vos propres embeddings pour convertir le texte ou les images en vecteurs.
Stocker les données : Utilisez la fonction `setItem` (ou `set_item`) pour stocker les éléments avec leurs valeurs et leurs vecteurs.
Interroger les données : Effectuez des recherches de similarité vectorielle ou des requêtes basées sur des clés en utilisant la fonction `query`.
Filtrer les résultats : Utilisez la recherche hybride pour filtrer les résultats par paires clé-valeur en plus de la similarité vectorielle.
Mettre à l'échelle : SvectorDB gère automatiquement la mise à l'échelle des petits prototypes à des millions de vecteurs.
Intégrer : Connectez SvectorDB à vos applications existantes et à vos modèles CloudFormation.
Cas d'utilisation de SvectorDB
- Moteurs de recommandation
- Recherche de documents
- Recherche d'images
- Génération augmentée par récupération
- Prototypage de fonctionnalités IA
- Filtrage et analyse de données
