설명
SvectorDB는 서버리스 환경을 위해 처음부터 구축된 벡터 데이터베이스로, 개발자가 데이터베이스 관리 대신 제품에 집중할 수 있도록 합니다. 단일 벡터에서 수백만 개까지 확장을 단순화하여 대안보다 최대 20배 저렴한 고성능 및 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 직관적인 JavaScript 및 Python SDK와 모든 언어와의 통합을 위한 OpenAPI 사양을 통해 빠른 시작을 지원합니다.
더 읽기
주요 기능에는 키-값 쌍을 기반으로 벡터 유사성과 함께 결과를 필터링할 수 있는 하이브리드 검색이 포함됩니다. SvectorDB는 업서트 및 삭제에 대한 즉각적인 업데이트를 제공하여 최종 일관성에 대한 우려를 해소합니다. 네이티브 서버리스 아키텍처는 프로비저닝이나 확장 없이 요청당 지불 가격을 의미합니다. CloudFormation 지원을 통해 기존 인프라에 쉽게 통합할 수 있습니다. 사용자는 텍스트 및 이미지용 내장 벡터라이저를 활용하거나 자체 임베딩을 사용할 수 있습니다.
가격 모델은 투명하며 요청당 지불 방식이며 최소 수수료나 선불 비용이 없습니다. 스토리지는 GB당 월 $0.25, 쿼리는 백만 건당 $5, 쓰기는 백만 건당 $20입니다. 무료 티어가 제공되며, 각 최대 5,000개의 레코드를 가진 최대 10개의 무료 티어 인덱스를 시간 제한 없이 사용할 수 있습니다.
SvectorDB는 투명성과 직접적인 고객 상호 작용을 강조하는 마이크로 스타트업에서 개발했습니다. 이는 매우 신속한 응답을 제공하지만, 잠재 고객은 데이터베이스 스냅샷의 부재와 기본적으로 데이터베이스당 최대 100만 개의 레코드 제한(지원팀에 문의하여 증가 가능)과 같은 제한 사항을 인지해야 합니다. 회사 규모 또한 일부 고객이 고려해야 할 요소입니다.
사용 사례는 추천 엔진, 문서 및 이미지 검색, 생성 AI 모델을 향상시키기 위한 검색 증강 생성에 걸쳐 있습니다. 이 플랫폼은 ALL_MINILM_L6_V2 및 CLIP_VIT_BASE_PATH32와 같은 모델 또는 사용자 지정 임베딩을 사용하여 텍스트 및 이미지를 임베딩하는 것을 지원합니다.
- 카테고리벡터 데이터베이스 및 검색
- 요금제요청당 지불
- 배포서버리스
SvectorDB의 핵심 기능
서버리스 아키텍처
요청당 지불 가격
하이브리드 검색 기능
데이터 작업에 대한 즉각적인 업데이트
텍스트 및 이미지용 내장 벡터라이저
사용자 지정 임베딩 지원
광범위한 언어 지원을 위한 OpenAPI 사양
CloudFormation 통합
프로토타입부터 프로덕션까지 확장
대안 대비 비용 효율적
무료 티어 제공
투명한 가격 모델
SvectorDB 사용 방법은?
구성: 데이터베이스 ID를 설정하고 선호하는 SDK(JavaScript, Python) 또는 OpenAPI를 선택합니다.
데이터 임베딩: 내장 벡터라이저 또는 자체 임베딩을 사용하여 텍스트 또는 이미지를 벡터로 변환합니다.
데이터 저장: `setItem` (또는 `set_item`) 함수를 사용하여 값과 벡터가 있는 항목을 저장합니다.
데이터 쿼리: `query` 함수를 사용하여 벡터 유사성 검색 또는 키 기반 쿼리를 수행합니다.
결과 필터링: 벡터 유사성과 함께 키-값 쌍으로 결과를 필터링하기 위해 하이브리드 검색을 활용합니다.
확장: SvectorDB는 소규모 프로토타입부터 수백만 개의 벡터까지 자동으로 확장을 처리합니다.
통합: SvectorDB를 기존 애플리케이션 및 CloudFormation 템플릿에 연결합니다.
SvectorDB의 사용 사례
- 추천 엔진
- 문서 검색
- 이미지 검색
- 검색 증강 생성
- AI 기능 프로토타이핑
- 데이터 필터링 및 분석
