SvectorDB이란?
SvectorDB는 벡터 검색 및 임베딩의 힘을 활용하여 애플리케이션을 구축하기 쉽게 만드는 확장 가능하고 서버리스 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 데이터를 저장, 쿼리 및 관리하기 위한 간단한 API를 제공하여 개발자가 기본 인프라에 대해 걱정하지 않고 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다.
SvectorDB의 웹사이트 트래픽 추이
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이전 달 대비 트래픽 변화
2.4천
815%(2.2천)
SvectorDB의 기능
SvectorDB의 기능
프로토타입에서 몇 줄의 코드로 프로덕션까지
SvectorDB가 무거운 작업을 처리하므로 1개의 벡터에서 100만 개의 벡터로 제품을 확장하는 데 집중할 수 있습니다.
고가용성: 데이터베이스가 여러 가용성 영역에 자동으로 복제됩니다.
즉시 업데이트: Upserts와 삭제가 즉시 반영되므로 최종 일관성에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
네이티브 서버리스: 프로비저닝 또는 확장이 필요 없는 요청 기반 요금 정책.
CloudFormation 지원: 기존 CloudFormation 템플릿에 SvectorDB를 통합할 수 있습니다.
내장 벡터화기: 텍스트와 이미지에 대한 내장 벡터화기를 사용하거나 자체 임베딩을 가져올 수 있습니다.
요청당 지불: 최소 수수료나 선불 없이 사용한 만큼만 지불합니다.
위키백과 임베딩: 100만 개의 벡터, 768차원, 평균 9ms 쿼리 대기 시간, 32개 @ 97.4% 재현율
사용 사례: 추천 엔진, 문서/이미지 검색, 검색 보조 생성
자체 임베딩을 가져오거나 당사의 벡터화기를 사용하세요
SvectorDB의 사용 사례
SvectorDB의 사용 사례
- #1
추천 엔진: 항목과 사용자를 나타내는 벡터를 사용하여 추천 엔진은 사용자의 선호도에 따라 관련 항목을 제안합니다.
- #2
문서 / 이미지 검색: 문서와 이미지를 벡터로 변환하면 의미론적 및 시각적 유사성을 활용하여 심층적인 검색 기능을 제공할 수 있습니다.
- #3
검색 보강 생성: 생성 모델에 컨텍스트를 추가하면 생성된 콘텐츠의 품질이 향상되어 더 정제되고 상황에 맞는 출력을 제공할 수 있습니다.
SvectorDB의 웹사이트 트래픽
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