PG векторное размытие фона
Векторный логотип PG
PG Vector
3.8
(12)
почему Findstack бесплатно?
Findstack бесплатен для пользователей, поскольку поставщики платят нам, когда получают веб-трафик и возможности продаж. Findstack В каталогах перечислены все поставщики, а не только те, которые платят нам, чтобы вы могли принять наиболее обоснованное решение о покупке.
Невостребованное: Работают ли в ПГ Вектор?

Обзоры PG Vector и подробная информация о продукте

Обзор вектора PG
Что такое PG-вектор?

PG Vector — это расширение для PostgreSQL, предназначенное для эффективной обработки векторных данных в базе данных. Он оптимизирует хранение, индексацию и поиск многомерных векторов, обеспечивая быстрый и масштабируемый поиск по сходству, часто используемый в таких приложениях, как системы рекомендаций, поиск изображений и модели машинного обучения.

Категории векторов PG на Findstack
Подробная информация о продукте PG Vector
Возможности
CLI
США
сегмент
Малый бизнес
Средний рынок
Свободный художник
Предприятие
развертывание Облако / SaaS / веб-интерфейс, настольный Mac, настольный компьютер с Windows, локальный Linux
Поддержка Часто задаваемые вопросы/Форум, База знаний
Обучение Документация
Языки Английский
Отказ от ответственности
Наше исследование основано на различных авторитетных источниках и предназначено для предоставления общих рекомендаций. Мы не гарантируем, что наши предложения будут лучше всего работать для каждого варианта использования, поэтому при выборе продуктов и услуг учитывайте свои уникальные потребности. Не стесняйтесь поделиться своим Обратная связь.
Последнее обновление: апрель 14, 2024
Векторный логотип PG
12 PG Vector Обзоры
3.8 из 5
Средний рынок (51–1000 эт.)
16 января, 2024
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Нишант М. аватар
Нишант М.
Поделиться
«Вектор SQL-PG»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
It helps me to store and quearying the SQL. The implemention of PG vector is perfect, means the UI and the it is easy to use.It has number of feature andd so many people frequently use this software for SQl storing and for vector search. the integration use the AI to manage the data and so more. In this the support is good and the vector extension for sql is the best.
Что вам не нравится в PG Vector?
some time it is taking time for result to shown up but it is okay.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
It helps me to store the SQL data and querying vectors, It is also use the AI which is so good.
Предприятие (> 1000 эмп.)
18 октября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
DN
Дхананджай Н.
Поделиться
«PG Vector: новаторские инновации в векторных технологиях»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
PG vectors excels in cutting edge technologies, revolutionizing industries. With robust solutions PG Vector empowers industries to reach new heights.
Что вам не нравится в PG Vector?
Downsides could includes issues related to pricing or customer services.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
The biggest benefits of PG vector that it addresses complex data challenges by providing efficient storage and retrieval solutions, streamlining processes, and enhancing data processing capabilities.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
Июль 06, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.5
Картик с. аватар
Картик С.
Цифровой маркетинг
Поделиться
«Мощный инструмент для хранения и поиска вложений в PostgreSQL»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
PG vector is used to recommended pruducts to users based on theirs past purchases or interests. it is used to analyze the sentiment of text. and it is very particularly useful for applications involving vector similarity search, such as those build on top of GPT models
Что вам не нравится в PG Vector?
PG vector is still under development and it is not yet production ready, thats why there are many bugs or performance issues that affecting the stability. PG vector is only compatible with certain versions of postgreSQL. But i have older version of PostgreSQL so it is not compatible .
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
Storing and searching embeddings in PostgreSQL it allows me to store and search embeddings in PostgreSQL. this is help me to improve the proformance of natural language. i was Using PG vector to improve the performance of a chatbot that i use to answer customer questions.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
Декабрь 19, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.0
Сангита К. аватар
Сангита К.
Цифровой Маркетинг Ассоциированный
Поделиться
«PG Vector: революционные встраивания для PostgreSQL»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
PG Vector seamlessly embeds machine learning into PostgreSQL It allows me to unlock powerful semantic search without breaking my existing data stack.
Что вам не нравится в PG Vector?
For users unfamiliar with ML, understanding and utilizing embeddings effectively might require initial effort.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
I was constantly frustrated by the limitations of traditional search for my projects. Fuzzy matching wouldn't cut it, and integrating dedicated search engines felt like a messy detour. After PG Vector my PostgreSQL database became a powerful hub for semantic search and insightful recommendations.
Средний рынок (51–1000 эт.)
Август 15, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.0
HK
Хари К.
Старший главный инженер
Поделиться
«Векторное расширение с открытым исходным кодом»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
it is a PostgreSQL vector extension that enables rapid similarity searches, flexible indexing, ease of use, and open-source licensing, making it an excellent candidate for various applications.
Что вам не нравится в PG Vector?
It is currently in progress and can be challenging to set up.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
Vector data can be stored and indexed in PostgreSQL databases. This allows for efficient similarity searches on vector data.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
сентябрь 30, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
3.5
Мигель Анхель К. аватар
Мигель Анхель К.
Полный стек программатора
Поделиться
«PGVector: Расширение возможностей PostgreSQL»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
Lo mejor de PGVector, desde mi punto de vista, es que hace que sea fácil encontrar cosas similares en grandes cantidades de datos. Esto es útil para analizar información y tomar decisiones basadas en similitudes. Simplifica la búsqueda y hace que los resultados sean más precisos.
Что вам не нравится в PG Vector?
Lo que menos me gusta de PGVector es que puede ser complicado de configurar correctamente al principio, lo que podría ser un obstáculo si se intenta escalar a conjuntos de datos más grandes. Además, a medida que los datos se vuelven más complejos, ajustar PGVector para obtener resultados precisos puede llevar más tiempo y recursos, lo que podría dificultar su uso en situaciones donde se necesita crecer rápidamente sin tener un conocimiento técnico profundo.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
PGVector resuelve problemas al permitir la búsqueda precisa por similitud de vectores en grandes conjuntos de datos. Ahora bien, si bien esto me ha beneficiado en la precisión y ahorro de tiempo en las tareas de procesamiento de datos, es importante mencionar que a medida que estos crecen y se vuelven más complejos, la configuración y el ajuste de PGVector pueden requerir más recursos y conocimiento técnico.
Средний рынок (51–1000 эт.)
сентябрь 28, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
3.0
Нину П. аватар
Нину П.
Партнер проекта
Поделиться
"Не для меня..!"
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
The only thing that I felt good about PG Vector it has a number of features that can aid in similarity searches between available vectors. The customer service is also good.
Что вам не нравится в PG Vector?
The installation of PG Vector is so cumbersome, not user friendly as well. The installation require you to run a set of codes and on Windows, it is mandatory to have C++ pre-installed. The integration is so difficult that makes it less frquently used.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
With PG Vector, it is easier to found similar vectors within the huge database they have. This was tiresome work earlier. Making all the possible vectors in one place makes it a good vector searches.
Средний рынок (51–1000 эт.)
Декабрь 21, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
2.5
CB
Кристофер Б.
Организационный экономист
Поделиться
«Проведение худшего анализа данных и принятия решений»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
It needs to be robust when dealing with datasets. It require some setup effort but properly configured it delivers inaccurate results. Even though handling data demand time and resources it does not worth it, for those who need scalability without extensive technical expertise.
Что вам не нравится в PG Vector?
PG Vector proves to be a poor tool for managing and analyzing data. PG Vector provides solutions for storing and retrieving data the setup process resource intensive and demands specific knowledge. As datasets become larger and more intricate, configuring the system become burdensome.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
PG Vector is unable to solve the issue of vector support in open source databases. By leveraging this extension we are unable to manipulate vector data, resulting in increased performance for our business applications.
Средний рынок (51–1000 эт.)
Декабрь 15, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
2.5
JC
Джастин С.
Инспектор
Поделиться
«Усложнение анализа данных и принятия решений»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
There is no scalability potential for PG Vector. Initially configuring it is difficult once it is properly set up it handles datasets. Adapting PG Vector, for data requires additional time and resources it proves to be a poor tool for rapid business expansion needing extensive technical expertise.
Что вам не нравится в PG Vector?
There are drawbacks that needs to be improved. As data difficulty increases, configuring and adjusting PG Vector demands resources and expertise. This poses problems for users who arent well versed in advanced database management techniques.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
Despite the processes provided by PG Vector searching for vectors within large datasets is still time consuming. It is unable to solve difficult data challenges making it a cumbersome asset. PG Vector does not solve the issue of functionality, in vector extensions.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
02 октября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.0
AG
Проверенный рецензент
Поделиться
«Лучшее расширение для PostgresSQL»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
The ease of use and ease of implementation is the strongest suit of PH Vector. The number of features and frequency of use of these features are very high
Что вам не нравится в PG Vector?
I would suggest to do a bit better on customer support is where I see a room for improvement
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
The DB extension PG Vector is solving the complexity of DB management in my application
Средний рынок (51–1000 эт.)
02 октября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.0
AG
Проверенный рецензент
Поделиться
«Изучение возможностей PG Vector: расширение Vector с открытым исходным кодом»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
Simplicity and ease of access! PG vector enhances PostgreSQL with vector capabilities, a valuable open-source addition
Что вам не нравится в PG Vector?
Learning curve, compatibility, resource usage , documentation, and maintenance are major disappointment.
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
Pg Vector optimizies spatial queries, helping us quickly to find the nearest location in our scenario of efficient delivery locations It enables precise distance calculations ensuring accurate deliver time estimates.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
Декабрь 10, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
3.5
AG
Проверенный рецензент
Поделиться
«Обзор PG Vector: отлично, но не для всех!»
Что вам больше всего нравится в PG Vector?
Helps in searching for the exact and approximate nearest neighbors, L2 distance, inner product distance, and cosine distance for each language that has a Postgres client. Easy to setup and integrate.
Что вам не нравится в PG Vector?
Still not stable when it comes to a lot of new features being added in 5.0
Какие проблемы решает PG Vector и какую пользу это приносит вам?
Helps in supporting vectors along with the rest of the data all binded together making it easier for users to work with complex vector databases