Storage Obračun — 20. oktober 2024

1

Milvus AI

Odprtokodna vektorska baza podatkov, zasnovana za skalabilno iskanje podobnosti in AI aplikacije.

4.5 (4)

Freemium

Polna ocena

Milvus AI je open-source vektorska baza podatkov, zasnovana za shranjevanje, indeksiranje in iskanje velikih zbirk visokodimenzionalnih vektorskih embeddingov. Omogoča primere uporabe, kot so semantično iskanje, sistemi priporočil, retrieval-augmented generation (RAG), iskanje slik in videoposnetkov ter odkrivanje anomalij. Zgrajen na oblačno‑prijazni, distribuirani arhitekturi, Milvus podpira milijarde vektorjev z nizko zakasnitvijo poizvedb in ponuja več vrst indeksov, ki uravnotežijo hitrost, natančnost in porabo virov. Integrira se s priljubljenimi AI okviri in modeli za vdelavo, kar ga naredi pogosto izbiro za ekipe, ki gradijo produkcijsko pripravljene AI pipeline‑e. Milvus je mogoče namestiti lokalno, na Kubernetesu ali ga uporabljati kot upravljano storitev prek Zilliz Cloud, kar razvijalcem omogoča fleksibilnost od prototipiranja do obremenitev v podjetniškem obsegu.

• Razpršena, oblačno‑prirodna arhitektura
• Podpora za več vrst ANN indeksov
• Hibridno iskanje s skalarnim filtriranjem
• SDK‑ji za Python, Java, Go in Node.js
• Možnosti uvajanja na Kubernetes in Docker
• Integracija z LangChain, LlamaIndex in glavnimi modeli za vdelavo

2

Openfabric

Decentralizirano ogrodje za gradnjo, povezovanje in izvajanje AI agentov z on-chain podatki in shranjevanjem.

4.8 (4)

Freemium

Polna ocena

Openfabric je odprta infrastruktura za razvijanje in uvajanje interoperabilnih AI agentov v decentraliziranem okolju. Omogoča orodja, runtime in protokole, ki so potrebni, da agenti odkrijejo drug drugega, izmenjujejo podatke in usklajujejo naloge, ne da bi se zanašali na enega centraliziranega ponudnika. Platforma združuje porazdeljeno shranjevanje, identiteto in izvedbene plasti, tako da razvijalci lahko objavljajo AI storitve, ki ostanejo preverljive, sestavljive in odporne. Graditelji lahko povežejo modele in podatkovne vire v cjevovode, medtem ko končni uporabniki do njih dostopajo prek enotnega tržnega mesta za agente. Cilja na razvijalce, podatkovne znanstvenike in organizacije, ki raziskujejo Web3-nativne AI aplikacije, tržnice agentov ali primere uporabe, ki zahtevajo pregledno in z minimalnim zaupanjem AI izvedbo.

• Decentralizirano okolje za izvajanje AI agentov
• Distribuirano shranjevanje podatkov in modelov
• Odkrivanje agentov in tržnica
• SDK-ji za gradnjo in povezovanje agentov
• On-chain identiteta in preverjanje
• Orkestriranje pipeline-ov med več agenti