Wat is SvectorDB?
SvectorDB is een schaalbare en serverloze vector database die het gemakkelijk maakt om applicaties te bouwen die gebruik maken van de kracht van vector search en embeddings. Het biedt een eenvoudige API om vector data op te slaan, te doorzoeken en te beheren, waardoor ontwikkelaars zich kunnen concentreren op het bouwen van hun applicaties in plaats van zich zorgen te maken over de onderliggende infrastructuur.
Website Verkeerstrends van SvectorDB
Website Verkeerstrends van SvectorDB
Verkeersvolume vergeleken met vorige maand
2,4K
815%(2,2K)
Functies van SvectorDB
Functies van SvectorDB
Van prototype tot productie in enkele regels code
SvectorDB neemt het zware werk op zich, zodat u zich kunt concentreren op het schalen van uw product van 1 vector naar 1 miljoen vectoren
Hoge beschikbaarheid: Databases worden automatisch gerepliceerd over meerdere beschikbaarheidszones
Onmiddellijke updates: Upserts en verwijderingen worden onmiddellijk weerspiegeld, u hoeft zich geen zorgen te maken over uiteindelijke consistentie
Natively Serverless: Betaal per aanvraag op basis van prijzen, zonder inrichting of schaling nodig
CloudFormation-ondersteuning: Integreer SvectorDB in uw bestaande CloudFormation-sjablonen
Ingebouwde Vectorizers: Gebruik onze ingebouwde vectorizers voor tekst en afbeeldingen, of breng uw eigen embeddings mee
Betaal per aanvraag: Betaal alleen voor de aanvragen die u doet, zonder minimumkosten of vooruitbetaalde kosten
Wikipedia-embeddings: 1 miljoen vectoren, 768 dimensies, 9 ms query-latentie (gemiddeld), 97,4% recall @ 32
Gebruiksgevallen: Aanbevelingsmotoren, Zoeken in documenten/afbeeldingen, Retrieval Augmented Generation
Breng uw eigen embeddings mee of gebruik onze vectorizers
Gebruiksgevallen van SvectorDB
Gebruiksgevallen van SvectorDB
- #1
Aanbevelingsmotoren: Met behulp van vectoren om items en gebruikers te representeren, maken aanbevelingsmotoren gebruik van vectorgelijkenis om relevante items aan gebruikers voor te stellen op basis van hun voorkeuren.
- #2
Document / Afbeeldingszoeken: Het transformeren van documenten en afbeeldingen in vectoren maakt diepgaande betekenisvolle zoekfuncties mogelijk door gebruik te maken van semantische en visuele overeenkomsten.
- #3
Retrieval Augmented Generation: Het verrijken van generatieve modellen met context verbetert de kwaliteit van gegenereerde inhoud, wat leidt tot een meer verfijnd en contextueel relevant resultaat.
Website Verkeer van SvectorDB
Website Verkeer van SvectorDB
| Maandelijkse Bezoeken | NaN |
| Gemiddelde Bezoekduur | NaN:NaN:NaN |
| Bounce Rate | NaN% |
| Pagina's per Bezoek | NaN |
Geografie
Geografie
Top 5 Landen
Verkeersbronnen
Verkeersbronnen
Belangrijkste Trefwoorden
Belangrijkste Trefwoorden
| Trefwoord | Verkeer | Kosten per Klik |
SvectorDB Veelgestelde Vragen
Alle SvectorDB categorieën
Alle SvectorDB categorieën
Lanceer badges voor SvectorDB
Lanceer badges voor SvectorDB
Gebruik de volgende badges om de steun van uw community voor uw lancering te stimuleren. Hoog gewaardeerde tools worden vaker op de startpagina en in onze nieuwsbrieven vermeld.
