Descrição
SvectorDB é um banco de dados vetorial construído do zero para ambientes serverless, permitindo que os desenvolvedores se concentrem em seu produto em vez do gerenciamento do banco de dados. Ele simplifica a escalabilidade de um único vetor para milhões, fornecendo uma solução de alto desempenho e custo-benefício que pode ser até 20x mais barata que alternativas. A plataforma suporta um início rápido com SDKs intuitivos em JavaScript e Python, bem como uma especificação OpenAPI para integração com qualquer linguagem.
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As principais capacidades incluem busca híbrida, permitindo a filtragem de resultados com base em pares chave-valor juntamente com a similaridade vetorial. SvectorDB oferece atualizações instantâneas para upserts e exclusões, eliminando preocupações com consistência eventual. Sua arquitetura nativamente serverless significa precificação por requisição, sem necessidade de provisionamento ou escalonamento. O suporte CloudFormation permite fácil integração em infraestruturas existentes. Os usuários podem aproveitar vetorizadores integrados para texto e imagens ou trazer seus próprios embeddings.
O modelo de precificação é transparente e por requisição, sem taxas mínimas ou custos iniciais. O armazenamento é precificado em $0,25 por GB por mês, e as consultas custam $5 por milhão de operações. As escritas custam $20 por milhão de operações. Um nível gratuito está disponível, oferecendo até 10 índices gratuitos com até 5.000 registros cada, sem limite de tempo.
SvectorDB é desenvolvido por uma micro startup, enfatizando transparência e interação direta com o cliente. Embora isso ofereça hiper-responsividade, clientes potenciais devem estar cientes de limitações como a ausência de snapshots do banco de dados e um limite máximo padrão de 1 milhão de registros por banco de dados, que pode ser aumentado entrando em contato com o suporte. O tamanho da empresa também é um fator a ser considerado por alguns clientes.
Os casos de uso abrangem motores de recomendação, busca de documentos e imagens, e geração aumentada por recuperação para aprimorar modelos de IA generativa. A plataforma suporta embeddings de texto e imagens usando modelos como ALL_MINILM_L6_V2 e CLIP_VIT_BASE_PATH32, ou embeddings personalizados.
- CategoriaBancos de dados vetoriais e recuperação
- Modelo de preçosPagamento por solicitação
- ImplantaçãoSem servidor
Recursos principais de SvectorDB
Arquitetura serverless
Precificação por requisição
Capacidades de busca híbrida
Atualizações instantâneas para operações de dados
Vetorizadores integrados para texto e imagens
Suporte para embeddings personalizados
Especificação OpenAPI para amplo suporte de linguagem
Integração CloudFormation
Escalável do protótipo à produção
Custo-benefício em comparação com alternativas
Nível gratuito disponível
Modelo de precificação transparente
Como usar SvectorDB?
Configurar: Defina seu ID de banco de dados e escolha seu SDK preferido (JavaScript, Python) ou OpenAPI.
Incorporar Dados: Use vetorizadores integrados ou seus próprios embeddings para converter texto ou imagens em vetores.
Armazenar Dados: Use a função `setItem` (ou `set_item`) para armazenar itens com seus valores e vetores.
Consultar Dados: Realize buscas de similaridade vetorial ou consultas baseadas em chave usando a função `query`.
Filtrar Resultados: Utilize busca híbrida para filtrar resultados por pares chave-valor juntamente com a similaridade vetorial.
Escalar: SvectorDB lida automaticamente com o escalonamento de pequenos protótipos para milhões de vetores.
Integrar: Conecte SvectorDB em suas aplicações existentes e modelos CloudFormation.
Casos de uso de SvectorDB
- Motores de Recomendação
- Busca de Documentos
- Busca de Imagens
- Geração Aumentada por Recuperação
- Prototipagem de Recursos de IA
- Filtragem e Análise de Dados
