Deskripsi
SvectorDB adalah database vektor yang dibangun dari awal untuk lingkungan serverless, memungkinkan pengembang untuk fokus pada produk mereka daripada manajemen database. Ini menyederhanakan penskalaan dari satu vektor hingga jutaan, menyediakan solusi berkinerja tinggi dan hemat biaya yang bisa hingga 20x lebih murah daripada alternatifnya. Platform ini mendukung start cepat dengan SDK JavaScript dan Python yang intuitif, serta spesifikasi OpenAPI untuk integrasi dengan bahasa apa pun.
Baca Selengkapnya
Kemampuan utama mencakup pencarian hibrida, yang memungkinkan pemfilteran hasil berdasarkan pasangan kunci-nilai bersama dengan kesamaan vektor. SvectorDB menawarkan pembaruan instan untuk upsert dan penghapusan, menghilangkan kekhawatiran tentang konsistensi akhir. Arsitektur serverless aslinya berarti penetapan harga bayar per permintaan tanpa perlu penyediaan atau penskalaan. Dukungan CloudFormation memungkinkan integrasi yang mudah ke dalam infrastruktur yang ada. Pengguna dapat memanfaatkan vectorizer bawaan untuk teks dan gambar atau menggunakan embedding mereka sendiri.
Model penetapan harga transparan dan bayar per permintaan, tanpa biaya minimum atau biaya di muka. Penyimpanan dihargai $0,25 per GB per bulan, dan kueri berharga $5 per juta operasi. Penulisan berharga $20 per juta operasi. Tingkat gratis tersedia, menawarkan hingga 10 indeks tingkat gratis dengan hingga 5.000 catatan masing-masing, tanpa batas waktu.
SvectorDB dikembangkan oleh startup mikro, menekankan transparansi dan interaksi pelanggan langsung. Meskipun ini menawarkan responsivitas tinggi, calon pelanggan harus menyadari keterbatasan seperti tidak adanya snapshot database dan batas catatan maksimum default 1 juta per database, yang dapat ditingkatkan dengan menghubungi dukungan. Ukuran perusahaan juga merupakan faktor yang perlu dipertimbangkan oleh beberapa klien.
Kasus penggunaan mencakup mesin rekomendasi, pencarian dokumen dan gambar, serta generasi yang ditingkatkan pengambilan untuk meningkatkan model AI generatif. Platform ini mendukung penyematan teks dan gambar menggunakan model seperti ALL_MINILM_L6_V2 dan CLIP_VIT_BASE_PATH32, atau embedding kustom.
- KategoriBasis Data Vektor & Pengambilan
- Model HargaPembayaran per permintaan
- PenerapanTanpa Server
Fitur Inti SvectorDB
Arsitektur serverless
Penetapan harga bayar per permintaan
Kemampuan pencarian hibrida
Pembaruan instan untuk operasi data
Vectorizer bawaan untuk teks dan gambar
Dukungan untuk embedding kustom
Spesifikasi OpenAPI untuk dukungan bahasa yang luas
Integrasi CloudFormation
Skala dari prototipe ke produksi
Hemat biaya dibandingkan alternatif
Tingkat gratis tersedia
Model penetapan harga transparan
Cara menggunakan SvectorDB?
Konfigurasi: Siapkan ID database Anda dan pilih SDK pilihan Anda (JavaScript, Python) atau OpenAPI.
Sematkan Data: Gunakan vectorizer bawaan atau embedding Anda sendiri untuk mengonversi teks atau gambar menjadi vektor.
Simpan Data: Gunakan fungsi `setItem` (atau `set_item`) untuk menyimpan item dengan nilai dan vektornya.
Kueri Data: Lakukan pencarian kesamaan vektor atau kueri berbasis kunci menggunakan fungsi `query`.
Filter Hasil: Manfaatkan pencarian hibrida untuk memfilter hasil berdasarkan pasangan kunci-nilai di samping kesamaan vektor.
Skala: SvectorDB secara otomatis menangani penskalaan dari prototipe kecil hingga jutaan vektor.
Integrasikan: Hubungkan SvectorDB ke aplikasi Anda yang ada dan template CloudFormation.
Kasus Penggunaan SvectorDB
- Mesin Rekomendasi
- Pencarian Dokumen
- Pencarian Gambar
- Generasi yang Ditingkatkan Pengambilan
- Prototyping Fitur AI
- Pemfilteran dan Analisis Data
