Qdrant contre Zilliz
Qdrant
Idéal Pour
Recherche d'image similaire
Recherche de texte sémantique
Systèmes de recommandation
Optimisation de la recherche neurale
Forces Clés
Flexibilité open-source
Haute performance avec faible latence
Intégration facile avec les systèmes existants
Fonctionnalités principales
Recherche de similarité vectorielle rapide
Prise en charge des embeddings vectoriels et des encodeurs de réseaux de neurones
API facile à utiliser
Algorithme HNSW personnalisé pour l'efficacité
Résultats filtrables basés sur la charge utile
Zilliz
Idéal Pour
Génération augmentée par récupération (RAG)
Système de recommandation
Recherche de texte/sémantique
Recherche de similarité d'image
Forces Clés
Gère des données à l'échelle du milliard
Haute disponibilité avec un taux de disponibilité de 99.95 pour cent
Support multi-cloud
Fonctionnalités principales
Service Milvus entièrement géré : simplifie le déploiement Recherche vectorielle à l'échelle du milliard : gère de grands ensembles de données Haute performance : récupération plus rapide Très évolutif : prend en charge jusquà 100 milliards danformations Sécurité et gouvernance : garantit la protection des données Pipeline dembedding intégré : rationalise les flux de travail AI Disponibilité multi-cloud : options de déploiement flexibles