As melhores 2 alternativas ao Milvus em 2026
Milvus é um banco de dados especificamente criado para armazenar e buscar embeddings vetoriais. Quando você usa modelos de IA para processar texto, imagens ou outros dados, eles criam vetores numéricos que representam o significado desses dados. Milvus organiza esses vetores para que você possa encontrar rapidamente itens semelhantes.
Milvus

Qdrant

Qdrant
Qdrant é um banco de dados vetorial que armazena e busca dados de alta dimensão usando tecnologia avançada. Diferente dos bancos de dados tradicionais que armazenam texto exato ou números, o Qdrant trabalha com vetores — representações matemáticas de informações complexas. Isso o torna perfeito para encontrar itens semelhantes com base no significado, em vez de correspondências exatas.
O banco de dados utiliza um algoritmo especial chamado HNSW que torna as buscas incrivelmente rápidas, mesmo com bilhões de pontos de dados. Ele suporta diferentes formas de medir a similaridade entre itens, incluindo opções para texto, imagens e outros tipos de dados.
O Qdrant inclui recursos como compressão de dados para economizar memória, filtragem para restringir os resultados e a capacidade de escalar conforme suas necessidades crescem. Você pode usá-lo através de uma interface web simples ou integrá-lo diretamente em suas aplicações usando várias linguagens de programação.

Weaviate

Weaviate
Weaviate é um banco de dados projetado especificamente para aplicações de IA que precisam entender o significado por trás dos dados. Ao contrário dos bancos de dados tradicionais que apenas correspondem palavras exatas, o Weaviate pode encontrar informações com base no que você quer dizer, não apenas no que você digita.
Ele combina recursos tradicionais de banco de dados com tecnologia de busca vetorial. Isso significa que você pode armazenar documentos, imagens ou qualquer tipo de dado, e depois pesquisá-los usando linguagem natural ou por similaridade. O banco de dados lida com milhões ou até bilhões de itens rapidamente, geralmente retornando resultados em menos de 100 milissegundos.
Você pode usá-lo para muitos propósitos: construir chatbots que respondem perguntas com precisão, criar motores de busca que entendem o contexto, fazer sistemas de recomendação ou organizar grandes quantidades de dados não estruturados como documentos e imagens.






