Размытие фона сосновой шишки
Логотип сосновая шишка
Pinecone
4.6
(22)
от Pinecone Systems Inc.
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 Сосновой шишке?

Обзоры сосновых шишек и подробная информация о продукте

Обзор шишек
Что такое сосновая шишка?

Pinecone — это управляемая база данных векторов, разработанная специально для обработки вложений векторов в приложениях машинного обучения и обеспечивающая эффективный поиск сходства в масштабе. Он предоставляет простой API для хранения и запроса векторов, что упрощает создание и развертывание приложений на базе искусственного интеллекта, требующих быстрого и точного сопоставления векторных сходств, таких как системы рекомендаций, поиск изображений и задачи обработки естественного языка.

Компания Компания Pinecone Systems Inc.
Год основания 2020
Размер компании сотрудники 11-50
Штаб-квартира Сан-Франциско, Калифорния, США
Соцсети
Категории сосновых шишек на Findstack
Подробная информация о продукте из шишки
Возможности
AI
API
CLI
сегмент
Малый бизнес
Средний рынок
Свободный художник
Предприятие
развертывание Облако / SaaS / веб-интерфейс
Поддержка Чат, электронная почта/служба поддержки, часто задаваемые вопросы/форум, база знаний
Обучение Документация, видео, вебинары
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
Логотип сосновая шишка
22 Pinecone Обзоры
4.6 из 5
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
Декабрь 04, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
VJ
Вэл Дж.
Поделиться
«Использование сосновой шишки для семантического поиска»
Что вам больше всего нравится в шишке?
Pinecone made it easy for my team to significantly accelerate our AI services through vector search. While vector databases have become more commonplace, they continue to introduce new features to stay on the cutting edge and add support new applications. The service is easy to setup and maintain. Theirservice is faster and more stable than some open-source alternatives that we considered.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
While Pinecone can be hosted on both GCP and AWS, it would be great if they also suppoted Azure. We have tested both and had the highest uptime when running PineCone on AWS.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
We use PineCone to accelerate vector search and cachine for nearly all our AI services. It reduces both speed and cost by reducing the need to recompute embeddings,
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
19 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
NG
Никодем Г.
Поделиться
«Простая и надежная база данных векторов»
Что вам больше всего нравится в шишке?
I really appreciate how Pinecone makes it easy to integrate vector search into applications. Its cloud-native setup and simple API mean I don't have to worry about infrastructure issues. Also, the performance is fantastic, even with massive amounts of data, and the low latency is a huge plus.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
Being relatively new, it lacks some features and integrations compared to more established databases. And, there's a bit of a learning curve to fully leverage its capabilities. Additionally, there are some limitations regarding customization and exportability of vectors outside of Pinecone.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Semantic Search: Pinecone excels in understanding the context and meaning of queries, which is essential for accurately retrieving relevant information during meetings. Recommendation Systems: Its ability to handle complex data makes it suitable for suggesting relevant topics or actions based on the meeting's context.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
17 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Алексей С. аватар
Алексей С.
Руководитель бэкэнд-группы
Поделиться
«Векторная база данных, которая просто работает»
Что вам больше всего нравится в шишке?
We did a lot of research on vector databases at Refsee.com and tried many things: embedded db into the docker image served at AWS Lambda (believe me, that's not what you want), Milvus, Pinecone etc. We always had problems and necessity of extra tuning before, both with self-hosted OSS dbs and managed ones, but Pinecone really did the trick! It just works!
Что вам не нравится в сосновой шишке?
As usual, if you choose managed solution you get a vendor lock. Probably can be costly if you scale and no option for on-prem installation
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
We do vector search over our own datasets – basically a "google images" on our own data
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
16 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
YC
Яш С.
Поделиться
«Самая быстрая в производстве VectorDB»
Что вам больше всего нравится в шишке?
The speed. Hands down. QPS and the throughput is just the best in the industry. Easiest to get started with. Good support for parallel processing and batching.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
Nothing, just could release more complex document related retrieval systems.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Semantic search is hands down a new way to search which is extremely efficient. Pinecone does a great job at not only providing the vector DBMS but giving the oppurtunity for scale.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
16 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
JY
Джозеф Й.
Поделиться
«Простота использования и внедрения»
Что вам больше всего нравится в шишке?
Quick to signup and implement and use it as daily basis. Performance is stable and very good.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
I don't have anything bad about Pinecone.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
We are building the RAG application.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
15 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Джеймс Квон Л. аватар
Джеймс Квон Л.
Учредитель
Поделиться
«Удобная для пользователей и разработчиков база данных векторов, которая помогла нашей компании масштабироваться»
Что вам больше всего нравится в шишке?
Pinecone has helped our company, fevr.io, scale our semantic chat functionality across three key regional markets. The responsiveness and ease of implementation has been a huge plus for our developers. The documentation has been very helpful as well, especially in terms of integrations with products like OpenAI and Langchain. Add to that, the customer support has been tremendously useful.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
While not necessarily a negative feedback, having even more research data on how different dimensions and pods affect various responses would be a helpful resource to have as a reference.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Storing embeddings of documents is quite costly and difficult to manage. Pinecone solves this with solutions that are easy to implement with OpenAI's API. It allows for rapid prototyping of custom chat models.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
15 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Джимми А. аватар
Джимми А.
Основатель и генеральный директор
Поделиться
«Эффективный и удобный, идеально подходит для новичков в работе с векторными базами данных»
Что вам больше всего нравится в шишке?
I recently started using Pinecone and was impressed with how user-friendly it is, especially for someone new to vector databases. Its standout feature is its focus on doing one thing exceptionally well. The documentation is clear and easy to follow, making the setup process smooth. Both indexing and query times are impressively fast, which significantly enhances efficiency. I chose Pinecone over other options because it supports larger vector sizes, a key requirement for my needs. Highly recommend Pinecone for its simplicity, speed, and capabilities.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
There are a couple of areas where Pinecone could improve. First, the options for datacenter hosting are limited. For instance, if using AWS, it currently only supports the us-east-1 region, which can be restrictive. Second, the console lacks robust security measures for critical actions. Adding a Multi-Factor Authentication (MFA) verification for deleting indexes and projects would enhance security and prevent accidental data loss.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Pinecone plays a crucial role in our workflow by efficiently storing vectors from OpenAI Embeddings. This capability allows us to effectively identify and link related content across various features of our platform. The result is a more cohesive and intuitive user experience, as we can seamlessly connect relevant information and offerings. This not only enhances our platform's functionality but also significantly improves user engagement and satisfaction.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
15 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
RD
Рич Д.
Поделиться
«Я очень доволен»
Что вам больше всего нравится в шишке?
I have a Pinecone index that I've had to double in size three times now to handle the nearly 10 million vectors I have stored. Despite the increase in size, the search speed has remained constant, and upsert speed has actually increased.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
This may not be unique to Pinecone, but you need to make sure you figure out your data schema up front because it requires some work to change records at scale if you want to add or modify metadata.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Fast speed and fully managed. I don't have to worry about anything other than paying the bill.
Предприятие (> 1000 эмп.)
26 октября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Раджан Г. аватар
Раджан Г.
Инженер по машинному обучению II
Поделиться
«Лучшая векторная БД»
Что вам больше всего нравится в шишке?
- Its retrieval process is good compared to other vector DB - We can visualize it in UI
Что вам не нравится в сосновой шишке?
It could have been open source which can make it easily usable with high demand.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Doc search and embedding storage and text retrival
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
Август 05, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
5.0
Прашант Д. аватар
Прашант Д.
Ведущий инженер
Поделиться
«Векторная база данных»
Что вам больше всего нравится в шишке?
Pinecone used for indexing or searching of duplicate documents or similarity search score with our query. It helps to detect the anamolies easily. Mostly i liked this database to store my data as a vector form.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
Pinecone premium subscription for various indexes and pods control.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Helps me to easily upsert vectorized data to pinecone vector Db.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
20 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.5
WJ
Венбо Дж.
Поделиться
«Один из самых удобных способов создания приложения на основе LLM»
Что вам больше всего нравится в шишке?
You can deploy pinecone very fast without caring about the backend things like docker,storage etc. with an account you can directly building your app with the offical API and python code.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
the price is relatively high comparing to some opensourced alternative.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
We are building a LLM-based Application. Pinecone is the essential part of RAG solution.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
19 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.5
JN
Иржи Н.
Приглашенный преподаватель юридического факультета
Поделиться
«Простая в использовании и мощная векторная база данных»
Что вам больше всего нравится в шишке?
It is very easy to integrate the Pinecone API with a text generation application using LLM. Semantic search is very fast and allows more complex queries using metadata and namespace. I also like the comprehensive documentation.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
For organizations that need only a little more capacity than is available in a single free pod, the pricing may be more favorable.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
We use Pinecone as a vector database containing almost 150,000 of decisions of the Supreme Court of the Czech Republic and approximately 50 legal statutes. Pinecone serves as the backbone for the knowledge retrieval (RAG) of our legal research application.
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
16 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.5
OB
Оскар Б.
Поделиться
«Удобная для пользователя база данных векторов корпоративного уровня»
Что вам больше всего нравится в шишке?
We started using Pinecone pretty early on. I like the light UI on top of an API-first approach. We have been using it now for millions of daily queries, and it has rarely, if ever, gone down or giving us trouble. Highly recommended!
Что вам не нравится в сосновой шишке?
Not sure what to say here. It's been a good experience overall. If I had to say something, the pricing was tricky to groc.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Fast retrieval of multi-modal search queries
Малый бизнес (50 или меньше компаний)
16 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.5
Кристиан В. аватар
Кристиан В.
Данные ученых
Поделиться
«быстрая и простая настройка базы данных векторов»
Что вам больше всего нравится в шишке?
The things I mostly like are: - that is easy to set up by following the docs - fast for loading and updating embeddings in the index - easy to scale if needed
Что вам не нравится в сосновой шишке?
- that is not open source - I cannot query the full list of ids from an index (I needed to build a database and a script to track what products I have inside the index) - customer support by mail takes too much time
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
I built a deep learning model for product matching in the ecommerce industry. One of the steps for the system is to find candidates that are potential matches for the searched product. Becase of this, I needed a vector database to store the embeddings (texts and image) for the products for doing a similarity search as a first step of the product matching system.
Средний рынок (51–1000 эт.)
16 ноября, 2023
 Источник
Общий рейтинг:
4.0
AS
Архонтеллис Рафаил С.
Поделиться
«ГВИ на шишке»
Что вам больше всего нравится в шишке?
Easy of use and metadata filtering. Pinecone is one of the few products out there that is performant with a query that contains metadata filtering.
Что вам не нравится в сосновой шишке?
The pricing doesn't scale well for companies with millions of vectors, especially for p indexes. We experimented with pgvector to move our vectors in a postgres but the metadata filtering performance was not acceptable with the current indexes it supports.
Какие проблемы решает Pinecone и какую пользу это приносит вам?
Semantic search for now.