Pinecone
Visión general
Piña es una plataforma de base de datos vectorial sin servidor diseñada para aplicaciones AI y búsqueda vectorial. Ayuda a potenciar las aplicaciones AI de empresas líderes proporcionando almacenamiento vectorial eficiente y capacidades de búsqueda por similitud.
Características principales
- Arquitectura sin servidor: Base de datos vectorial totalmente gestionada con escalado automático y sin necesidad de gestionar la infraestructura.
- Funciones de búsqueda vectorial: Búsqueda de similitudes de alto rendimiento con filtrado de metadatos y búsqueda híbrida
- Actualizaciones en tiempo real: Actualizaciones inmediatas del índice para obtener resultados de búsqueda precisos y actualizados.
- Integración empresarial: Compatible con los principales proveedores de nube (AWS, Azure, GCP) y los marcos AI más populares.
- Filtrado de metadatos: Combine la búsqueda vectorial con los filtros de metadatos tradicionales para obtener resultados precisos
- Apoyo multimodal: Maneja varios tipos de incrustaciones vectoriales y operaciones de búsqueda.
Ventajas e inconvenientes
Pros:
RendimientoTasa de recuperación de 96% y latencia de consulta de 51 ms (p95) en grandes conjuntos de datos. Escalabilidad: Maneja miles de millones de vectores con un rendimiento constante Integración: Extensive ecosystem support including OpenAI, Cadena LangChain, and major cloud providers Eficiencia de costes: El modelo sin servidor reduce los costes operativos (reducción de costes de 60% comunicada por Notion) Experiencia de los desarrolladores: Configuración rápida con documentación completa y asistencia de la comunidad
Contras:
Dependencia de la nube: Requiere un compromiso de infraestructura en la nube Curva de aprendizaje: Los conceptos de bases de datos vectoriales pueden requerir un aprendizaje adicional para los desarrolladores tradicionales Complejidad de los precios: El coste puede escalar con el volumen de datos y la frecuencia de consulta
Casos prácticos
- Generación de Recuperación Aumentada (RAG): Mejorar LLM respuestas con contexto relevante a partir de la búsqueda vectorial
- Búsqueda semántica: Búsqueda basada en el significado en grandes colecciones de documentos
- Sistemas de recomendación: Creación de motores de recomendación sofisticados con similitud vectorial
- Tareas de clasificación: Sistemas de clasificación y categorización basados en AI
- Bases de conocimiento empresarial: Gestión y búsqueda en repositorios de conocimientos corporativos
Precios
Modelo: Sin servidor basado en el uso
Base de precios: Almacenamiento de vectores y operaciones de búsqueda Ciclo de facturación: Mensual
Niveles:
Arranca:
- Precio: Grada gratuita disponible
- Funciones: Operaciones vectoriales básicas, soporte estándar
- Límites: Almacenamiento y operaciones limitadas
- Usuarios a los que va dirigido: Desarrolladores y pequeños proyectos
Producción:
- Precio: Pago por uso
- Características: Plena capacidad de la plataforma, soporte empresarial, garantías de SLA.
- Límites: En función del uso
- Usuarios objetivo: Clientes empresariales e implantaciones de producción
Empresa:
- Precio: Precio personalizado
- Funciones: Seguridad avanzada, soporte dedicado, SLA personalizados
- Límites: Personalizable
- Usuarios objetivo: Grandes organizaciones con requisitos específicos
