Pinecone
Panoramica
Pigna è una piattaforma di database vettoriale senza server progettata per le applicazioni AI e la ricerca vettoriale. Contribuisce ad alimentare le applicazioni AI di aziende leader, fornendo funzionalità efficienti di archiviazione vettoriale e di ricerca per similarità.
Caratteristiche principali
- Architettura serverless: Database vettoriale completamente gestito con scalabilità automatica e senza gestione dell'infrastruttura.
- Capacità di ricerca vettoriale: Ricerca per similarità ad alte prestazioni con supporto per il filtraggio dei metadati e la ricerca ibrida
- Aggiornamenti in tempo reale: Aggiornamenti immediati dell'indice per risultati di ricerca freschi e accurati
- Integrazione aziendale: Compatibile con i principali provider di cloud (AWS, Azure, GCP) e con i più diffusi framework AI.
- Filtraggio dei metadati: Combinare la ricerca vettoriale con i tradizionali filtri di metadati per ottenere risultati precisi.
- Supporto multimodale: Gestisce vari tipi di incorporazioni vettoriali e operazioni di ricerca.
Pro e contro
Pro:
Prestazioni: tasso di richiamo 96% e latenza di interrogazione di 51 ms (p95) su grandi insiemi di dati Scalabilità: Gestisce miliardi di vettori con prestazioni costanti Integrazione: Ampio supporto dell'ecosistema, tra cui OpenAI, Catena di Langhee i principali fornitori di cloud Efficienza dei costi: Il modello Serverless riduce i costi operativi (riduzione dei costi di 60% riportata da Notion) Esperienza dello sviluppatore: Configurazione rapida con documentazione completa e supporto della comunità
Contro:
Dipendenza dal cloud: Richiede l'impegno dell'infrastruttura cloud Curva di apprendimento: I concetti di database vettoriale possono richiedere un apprendimento aggiuntivo per gli sviluppatori tradizionali. Complessità dei prezzi: Il costo può scalare con il volume dei dati e la frequenza delle interrogazioni
Casi d'uso
- Generazione aumentata di recupero (RAG): Miglioramento LLM risposte con un contesto rilevante dalla ricerca vettoriale
- Ricerca semantica: Implementazione della ricerca basata sul significato in grandi raccolte di documenti
- Sistemi di raccomandazione: Costruire motori di raccomandazione sofisticati con la similarità vettoriale
- Compiti di classificazione: Supporto dei sistemi di classificazione e categorizzazione alimentati da AI
- Basi di conoscenza aziendali: Gestione e ricerca di archivi di conoscenze aziendali
Prezzi
Modello: Serverless basato sull'uso
Base dei prezzi: Memorizzazione vettoriale e operazioni di ricerca Ciclo di fatturazione: Mensile
Livelli:
Avviamento:
- Prezzo: Livello gratuito disponibile
- Caratteristiche: Operazioni vettoriali di base, supporto standard
- Limiti: Stoccaggio e operazioni limitate
- Utenti target: Sviluppatori e piccoli progetti
Produzione:
- Prezzo: A pagamento
- Caratteristiche: Funzionalità complete della piattaforma, supporto aziendale, garanzie SLA
- Limiti: In base all'utilizzo
- Utenti target: Clienti aziendali e implementazioni di produzione
Impresa:
- Prezzo: Prezzo personalizzato
- Caratteristiche: Sicurezza avanzata, assistenza dedicata, SLA personalizzati
- Limiti: Personalizzabile
- Utenti target: Grandi organizzazioni con requisiti specifici
