2025년에 사용할 최고의 3개 벡터 데이터베이스
벡터 임베딩 저장 및 검색에 최적화된 전문 데이터베이스로, 효율적인 유사도 검색과 AI 기반 애플리케이션을 지원합니다.

Qdrant
시도 Qdrant시도 Qdrant0.0
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Qdrant는 첨단 기술을 사용하여 고차원 데이터를 저장하고 검색하는 벡터 데이터베이스입니다. 정확한 텍스트나 숫자를 저장하는 전통적인 데이터베이스와 달리, Qdrant는 복잡한 정보를 수학적으로 표현한 벡터를 다룹니다. 이는 정확한 일치가 아닌 의미 기반으로 유사한 항목을 찾기에 적합합니다.

위비에이트
시도 위비에이트시도 위비에이트0.0
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Weaviate는 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 이해해야 하는 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 데이터베이스입니다. 일반 데이터베이스가 정확한 단어만 일치시키는 것과 달리, Weaviate는 사용자가 입력한 내용뿐만 아니라 의미에 기반해 정보를 찾을 수 있습니다.

밀버스
시도 밀버스시도 밀버스0.0
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Milvus는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하기 위해 특별히 제작된 데이터베이스입니다. AI 모델을 사용하여 텍스트, 이미지 또는 기타 데이터를 처리할 때, 해당 데이터의 의미를 나타내는 수치 벡터가 생성됩니다. Milvus는 이러한 벡터를 체계적으로 정리하여 유사한 항목을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.
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