Global verteilt • Serverlos • Produktionsreif
Vektordatenbank kommt bald: Gebaut für moderne KI
Rüsten Sie Ihre AI-Anwendungen mit unternehmensweitverfügbarer Vektorsuche aus. Semantische Ähnlichkeit, intelligente Empfehlungen und Anomalieerkennung an globalem Maßstab mit sub-50ms Latenz.
Enterprise Features
Alles was Sie für Production brauchen
Von semantischer Suche bis zu Empfehlungsmaschinen, unsere Vektordatenbank handhabt Milliarden von Embeddings mit konsistenter sub-50ms Abfrageleistung.
Blitzschnelle Abfragen
Sub-50ms p99 Latenz für Vektor-Ähnlichkeitssuche über Milliarden von Embeddings. Optimierte HNSW-Indizierung sorgt für konsistente Leistung bei jedem Maßstab.
Globale Verteilung
In über 300 Rechenzentren weltweit bereitgestellt. Ihre Vektoren werden automatisch an den nächsten Edge-Standort repliziert, um Ihren Benutzern zu dienen.
Null Infrastruktur
Vollständig serverlos und verwaltet. Keine Server zum Bereitstellen, keine Indizes zum Optimieren. Skalieren Sie automatisch von null zu Milliarden von Vektoren.
Flexible Dimensionen
Unterstützung für 128 bis 1536 Dimensionen. Funktioniert nahtlos mit OpenAI, Cohere, Hugging Face und benutzerdefinierten Embedding-Modellen.
Erweiterte Filterung
Kombinieren Sie Vektor-Ähnlichkeit mit Metadaten-Filterung. Abfragen nach Tags, Kategorien, Zeitstempeln und benutzerdefinierten Attributen für präzise Ergebnisse.
Eingebaute Analysen
Echtzeit-Einblicke in Abfrageleistung, Indexauslastung und Embedding-Verteilungen. Optimieren Sie Ihre AI-Anwendungen mit datengetriebenen Entscheidungen.
Höchstentwickelte Vektorsuche für unternehmensweite Leistung
Unsere produktionsreife Infrastruktur liefert blitzschnelle Ähnlichkeitssuche bei globalem Maßstab mit HNSW-Indizierung, automatischer Optimierung und Unterstützung für alle wichtigen Embedding-Modelle.
Abfragelatenz (p99) bei jedem Maßstab.
Edge-Standorte dienen global.
Maximale Dimensionen für große Modelle.
Uptime-SLA
Garantie.
Einfache Preisgestaltung
Zahlen Sie nur für das, was Sie nutzen
Keine Vorabkosten. Kein Infrastruktur-Management. Skalieren Sie von null zu Milliarden von Vektoren mit transparenter, nutzungsbasierter Preisgestaltung.
Kostenlos
Für immer kostenloser Tarif
- Bis zu 10M Vektoren
- 100k Abfragen/Monat
- Globale Verteilung
- Community-Support
Pro
pro Monat + Nutzung
- Bis zu 100M Vektoren
- 5M Abfragen/Monat enthalten
- Erweiterte Analysen
- Prioritäts-Support
Enterprise
Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten
- Unbegrenzte Vektoren
- Benutzerdefinierte Abfrage-Grenzen
- 99.99% SLA
- Dedizierter Support
Zusätzliche Nutzung: $0.40 pro Million Abfragen • $5 pro Milliarde gespeicherte Vektoren/Monat
Fragen & Antworten
Häufig gestellte Fragen
Alles, was Sie über unsere Vektordatenbank wissen müssen
Was ist eine Vektordatenbank und warum brauche ich sie?
Eine Vektordatenbank speichert und fragt hochdimensionale Vektoren (Embeddings), die Daten wie Text, Bilder und Audio darstellen. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken, die genaue Werte abgleichen, finden Vektordatenbanken ähnliche Elemente basierend auf mathematischer Distanz.
Sie brauchen eine Vektordatenbank, wenn Sie bauen:
- Semantische Suche, die Bedeutung versteht, nicht nur Stichwörter
- Empfehlungsmaschinen für Produkte, Inhalte oder Benutzer
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) Anwendungen mit LLMs
- Bild- oder Audiosuche nach Ähnlichkeit
- Anomalieerkennungs- und Klassifizierungssysteme
Beispiel: Anstatt nach genauen Stichwörtern zu suchen, kann eine Vektordatenbank "Paris-Reisetipps" finden, wenn Sie nach "Französische Urlaubstipps" suchen, weil sie semantische Bedeutung versteht.
Wie funktioniert die Preisgestaltung? Gibt es versteckte Kosten?
100% transparente Preisgestaltung ohne versteckte Gebühren. Sie zahlen für zwei Dinge:
- Speicher: $5 pro Milliarde Vektoren pro Monat (täglich anteilig)
- Abfragen: $0.40 pro Million Ähnlichkeitssuchen
Beispiel-Berechnung:
- • 50M gespeicherte Vektoren: $0.25/Monat
- • 500k Abfragen/Monat: $0.20/Monat
- • Gesamt: $0.45/Monat
Was ohne zusätzliche Kosten enthalten ist:
- Globale Edge-Verteilung
- HTTPS-API-Zugang
- Automatische Backups & Replikation
- Web-Dashboard & Analysen
- Community-Support
Welche Embedding-Modelle und Dimensionen werden unterstützt?
Unsere Vektordatenbank unterstützt 128 bis 1536 Dimensionen, funktioniert mit praktisch jedem Embedding-Modell:
Beliebte unterstützte Modelle:
- • OpenAI (text-embedding-3-small: 1536d)
- • OpenAI (text-embedding-3-large: 3072d)
- • Cohere (embed-english-v3.0: 1024d)
- • Hugging Face (all-MiniLM-L6-v2: 384d)
- • Benutzerdefinierte Modelle über API
Distanzmetriken:
- • Kosinus-Ähnlichkeit (empfohlen)
- • Euklidische Distanz (L2)
- • Skalarprodukt
Beste Praxis: Verwenden Sie Kosinus-Ähnlichkeit für die meisten Text-Embeddings, da sie normalisiert ist und gut mit Modellen wie OpenAI und Cohere funktioniert. Verwenden Sie Euklidisch für absolute Distanzmessungen.
Wie schnell sind Abfragen und was ist die Latenz?
Unsere Vektordatenbank liefert sub-50ms p99 Latenz für Ähnlichkeitssuchen, unabhängig von der Datenbankgröße:
Leistungs-Benchmarks:
- 10M Vektoren: ~15ms Durchschnitt, 35ms p99
- 100M Vektoren: ~25ms Durchschnitt, 45ms p99
- 1B+ Vektoren: ~35ms Durchschnitt, 50ms p99
Warum so schnell?
- HNSW (Hierarchisches Navigierbares Kleines World) Indizierungsalgorithmus
- Automatische Abfrageoptimierung und Index-Tuning
- Globales Edge-Netzwerk mit 300+ Standorten
- Abfragen werden vom nächsten Rechenzentrum zu Ihren Benutzern bedient
Kann ich Ergebnisse nach Metadaten filtern?
Ja! Erweiterte Metadaten-Filterung ist vollständig unterstützt. Sie können benutzerdefinierte Metadaten an jeden Vektor anhängen und Ergebnisse während Abfragen filtern:
Beispiel Metadaten:
{
"category": "electronics",
"price": 299,
"brand": "Apple",
"in_stock": true,
"tags": ["smartphone", "5G"],
"published_date": "2024-01-15"
} Unterstützte Filter-Operationen:
- Gleichheit:
category == "electronics" - Vergleich:
price < 500 - Boolean:
in_stock == true - Array enthält:
tags CONTAINS "5G" - Datumsbereich:
published_date > "2024-01-01"
Kombinieren Sie mehrere Filter mit AND/OR-Operatoren um komplexe Abfragen zu erstellen, während die sub-50ms Leistung erhalten bleibt.
Wie migriere ich meine vorhandenen Vektordaten?
Wir bieten mehrere Migrationsoptionen, um den Wechsel zu unserer Vektordatenbank nahtlos zu gestalten:
Laden Sie Millionen von Vektoren in Batches von bis zu 1000 Vektoren pro Anfrage hoch. Automatische Retry-Logik und Fortschrittsverfolgung enthalten.
Laden Sie Vektordaten aus CSV- oder JSON-Dateien über unser Web-Dashboard hoch. Unterstützt automatische Schema-Erkennung und Validierung.
Wir stellen vorgefertigte Migrationsskripte für Pinecone, Weaviate, Milvus und Qdrant bereit. Kontaktieren Sie Support für Unterstützung.
Unser Team übernimmt den gesamten Migrationsprozess für Sie, einschließlich Datenvalidierung und Tests.
Null-Downtime-Migrationen: Führen Sie unseren Service parallel zu Ihrer bestehenden Datenbank aus, verlagern Sie den Verkehr allmählich und wechseln Sie, wenn Sie bereit sind.
Welchen SLA und welchen Support bieten Sie?
Wir bieten unternehmensweite Zuverlässigkeit mit umfassenden Supportoptionen:
Free & Pro Tarife
- • 99.9% Uptime-SLA
- • Community-Support (Discord)
- • E-Mail-Support (24-48h Antwort)
- • Umfassende Dokumentation
- • Öffentliche Status-Seite
Enterprise Tarif
- • 99.99% Uptime-SLA (mit Credits)
- • 24/7 Prioritäts-Support
- • Dedizierter Slack-Kanal
- • Quartalsweise Business-Reviews
- • Benutzerdefinierte SLAs verfügbar
Automatisches Failover: Ihre Vektoren werden über mehrere Rechenzentren repliziert. Wenn ein Standort ausfällt, wird der Verkehr automatisch an gesunde Knoten verschoben - ohne Downtime.
Wir stellen auch detaillierte API-Dokumentation, Integrations-Anleitungen und Code-Beispiele für alle wichtigen Programmiersprachen bereit.
Haben Sie weitere Fragen?
Unser Team ist hier, um Ihnen beim Aufbau unglaublicher AI-Anwendungen mit Vektorsuche zu helfen.
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