Qdrant gegen Zilliz
Qdrant
Ideal Für
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Semantische Textsuche
Empfehlungssysteme
Optimierung der neuronalen Suche
Wichtige Stärken
Open-Source Flexibilität
Hohe Leistung mit niedriger Latenz
Einfache Integration mit bestehenden Systemen
Kernfunktionen
Schnelle Vektorähnlichkeitssuche
Unterstützung für Vektorembeddings und neuronale Netzwerkencoder
Benutzerfreundliche API
Angepasster HNSW-Algorithmus für Effizienz
Filterbare Ergebnisse basierend auf Payload
Zilliz
Ideal Für
Abrufverstärkter Generation (RAG)
Empfehlungssystem
Text/Semantische Suche
Bildähnlichkeitssuche
Wichtige Stärken
Handhabt milliardenschwere Daten Hohe Verfügbarkeit mit 9995 uptime Mehrfach-Cloud-Unterstützung Sicherheitszertifizierungen wie SOC2 und ISO27001 Schnelle Integration über SDKs und APIs Unterstützt große Unternehmen mit skalierbarer Architektur
Kernfunktionen
Vollständig verwalteter Milvus Dienst: vereinfacht Bereitstellung
Milliarde-Skala Vektorsuche: behandelt große Datensätze
Hohe Leistung: schnellere Abfrage
Hoch skalierbar: unterstützt bis zu 100 Milliarden Elemente
Sicherheit und Governance: schützt Daten