I migliori 3 strumenti per Implementare la ricerca semantica nel 2025

Qdrant è un database vettoriale che memorizza e ricerca dati ad alta dimensionalità utilizzando tecnologie avanzate. A differenza dei database tradizionali che memorizzano testi o numeri esatti, Qdrant lavora con vettori—rappresentazioni matematiche di informazioni complesse. Questo lo rende perfetto per trovare elementi simili basati sul significato piuttosto che su corrispondenze esatte.

Weaviate è un database progettato specificamente per applicazioni di intelligenza artificiale che necessitano di comprendere il significato dei dati. A differenza dei database tradizionali che corrispondono solo a parole esatte, Weaviate può trovare informazioni basandosi su ciò che intendi, non solo su ciò che digiti.

Milvus è un database specificamente progettato per memorizzare e cercare vettori di embedding. Quando si utilizzano modelli di intelligenza artificiale per elaborare testi, immagini o altri dati, essi creano vettori numerici che rappresentano il significato di quei dati. Milvus organizza questi vettori in modo da poter trovare rapidamente elementi simili.