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Top-bewertete PG Vector Alternativen

PG Vector Bewertungen & Produktdetails

Sangeetha k.
SK
Digital Marketing Associate
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Weitere Optionen
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten PG Vector?

PG Vector bettet maschinelles Lernen nahtlos in PostgreSQL ein. Es ermöglicht mir, leistungsstarke semantische Suche freizuschalten, ohne meinen bestehenden Datenstapel zu beeinträchtigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Für Benutzer, die mit ML nicht vertraut sind, könnte das Verständnis und die effektive Nutzung von Einbettungen anfängliche Anstrengungen erfordern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Ich war ständig frustriert über die Einschränkungen der traditionellen Suche für meine Projekte. Fuzzy Matching reichte nicht aus, und die Integration spezieller Suchmaschinen fühlte sich wie ein chaotischer Umweg an. Nach PG Vector wurde meine PostgreSQL-Datenbank zu einem leistungsstarken Zentrum für semantische Suche und aufschlussreiche Empfehlungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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Verkäufer
pgvector
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Aktuelle PG Vector Bewertungen

Nishant M.
NM
Nishant M.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
5.0 von 5
"SQL- PG Vektor"
Es hilft mir, SQL zu speichern und abzufragen. Die Implementierung von PG Vector ist perfekt, das bedeutet, die Benutzeroberfläche ist einfach zu b...
CB
Christopher B.Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter)
2.5 von 5
"Schlechteste Datenanalyse und Entscheidungsfindung"
Es muss robust sein, wenn es mit Datensätzen arbeitet. Es erfordert einige Einrichtungsaufwand, aber richtig konfiguriert liefert es ungenaue Ergeb...
Sangeetha k.
SK
Sangeetha k.Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
4.0 von 5
"PG Vector: Revolutionäre Einbettungen für PostgreSQL"
PG Vector bettet maschinelles Lernen nahtlos in PostgreSQL ein. Es ermöglicht mir, leistungsstarke semantische Suche freizuschalten, ohne meinen be...
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11 von 12 Gesamtbewertungen für PG Vector

3.8 von 5
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11 von 12 Gesamtbewertungen für PG Vector
3.8 von 5
11 von 12 Gesamtbewertungen für PG Vector
3.8 von 5
G2-Bewertungen sind authentisch und verifiziert.
JC
Surveyor
Government Administration
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Anreizbasierte Bewertung
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Es gibt kein Skalierungspotenzial für PG Vector. Die anfängliche Konfiguration ist schwierig, aber sobald es richtig eingerichtet ist, verarbeitet es Datensätze. Die Anpassung von PG Vector für Daten erfordert zusätzliche Zeit und Ressourcen und erweist sich als schlechtes Werkzeug für eine schnelle Geschäftsausweitung, da umfangreiche technische Expertise benötigt wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Es gibt Nachteile, die verbessert werden müssen. Mit zunehmender Datenkomplexität erfordert die Konfiguration und Anpassung von PG Vector Ressourcen und Fachwissen. Dies stellt Probleme für Benutzer dar, die nicht mit fortgeschrittenen Datenbankverwaltungstechniken vertraut sind. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Trotz der von PG Vector bereitgestellten Prozesse ist die Suche nach Vektoren in großen Datensätzen immer noch zeitaufwändig. Es ist nicht in der Lage, schwierige Datenherausforderungen zu lösen, was es zu einem umständlichen Werkzeug macht. PG Vector löst nicht das Problem der Funktionalität in Vektorerweiterungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nishant M.
NM
Analyst
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Übersetzt mit KI
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Es hilft mir, SQL zu speichern und abzufragen. Die Implementierung von PG Vector ist perfekt, das bedeutet, die Benutzeroberfläche ist einfach zu bedienen. Es hat eine Vielzahl von Funktionen und viele Menschen nutzen diese Software häufig zur SQL-Speicherung und für die Vektorsuche. Die Integration nutzt KI, um die Daten zu verwalten und vieles mehr. Der Support ist gut und die Vektorerweiterung für SQL ist die beste. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Manchmal dauert es eine Weile, bis das Ergebnis angezeigt wird, aber das ist in Ordnung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Es hilft mir, die SQL-Daten zu speichern und Vektoren abzufragen. Es verwendet auch die KI, die so gut ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

CB
Organizational Economist
Mechanical or Industrial Engineering
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten PG Vector?

Es muss robust sein, wenn es mit Datensätzen arbeitet. Es erfordert einige Einrichtungsaufwand, aber richtig konfiguriert liefert es ungenaue Ergebnisse. Auch wenn die Handhabung von Daten Zeit und Ressourcen erfordert, lohnt es sich nicht für diejenigen, die Skalierbarkeit ohne umfangreiche technische Expertise benötigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

PG Vector erweist sich als ein schlechtes Werkzeug für die Verwaltung und Analyse von Daten. PG Vector bietet Lösungen zum Speichern und Abrufen von Daten, der Einrichtungsprozess ist ressourcenintensiv und erfordert spezifisches Wissen. Da Datensätze größer und komplexer werden, wird die Konfiguration des Systems mühsam. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

PG Vector kann das Problem der Vektorunterstützung in Open-Source-Datenbanken nicht lösen. Durch die Nutzung dieser Erweiterung können wir Vektordaten nicht manipulieren, was zu einer erhöhten Leistung unserer Geschäftsanwendungen führt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Miguel Ángel C.
MC
Programador full stack
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten PG Vector?

Das Beste an PGVector, aus meiner Sicht, ist, dass es einfach macht, ähnliche Dinge in großen Datenmengen zu finden. Dies ist nützlich, um Informationen zu analysieren und Entscheidungen basierend auf Ähnlichkeiten zu treffen. Es vereinfacht die Suche und macht die Ergebnisse präziser. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Was mir an PGVector am wenigsten gefällt, ist, dass es anfangs kompliziert einzurichten sein kann, was ein Hindernis darstellen könnte, wenn man versucht, auf größere Datensätze zu skalieren. Außerdem kann es, wenn die Daten komplexer werden, mehr Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen, PGVector anzupassen, um genaue Ergebnisse zu erzielen, was seine Verwendung in Situationen erschweren könnte, in denen man schnell wachsen muss, ohne tiefes technisches Wissen zu haben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

PGVector löst Probleme, indem es die präzise Ähnlichkeitssuche von Vektoren in großen Datensätzen ermöglicht. Nun, obwohl mir dies bei der Genauigkeit und Zeitersparnis bei Datenverarbeitungsaufgaben zugutegekommen ist, ist es wichtig zu erwähnen, dass mit zunehmender Größe und Komplexität der Datensätze die Konfiguration und Anpassung von PGVector mehr Ressourcen und technisches Wissen erfordern können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Neenu P.
NP
Project Associate
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten PG Vector?

Das Einzige, was mir an PG Vector gefiel, ist, dass es eine Reihe von Funktionen hat, die bei Ähnlichkeitssuchen zwischen verfügbaren Vektoren helfen können. Der Kundenservice ist auch gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Die Installation von PG Vector ist so umständlich, auch nicht benutzerfreundlich. Die Installation erfordert, dass Sie eine Reihe von Codes ausführen, und unter Windows ist es obligatorisch, C++ vorinstalliert zu haben. Die Integration ist so schwierig, dass sie weniger häufig verwendet wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Mit PG Vector ist es einfacher, ähnliche Vektoren innerhalb der riesigen Datenbank zu finden, die sie haben. Dies war früher eine mühsame Arbeit. Alle möglichen Vektoren an einem Ort zu haben, macht es zu einer guten Vektorsuche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kartik s.
KS
Digital marketer
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: Organisch
Übersetzt mit KI
Was gefällt dir am besten PG Vector?

PG-Vektor wird verwendet, um Benutzern basierend auf ihren früheren Käufen oder Interessen Produkte zu empfehlen. Es wird verwendet, um die Stimmung von Texten zu analysieren. Es ist besonders nützlich für Anwendungen, die eine Vektorsimilaritätssuche beinhalten, wie zum Beispiel solche, die auf GPT-Modellen aufbauen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

PG Vector befindet sich noch in der Entwicklung und ist noch nicht produktionsreif, weshalb es viele Bugs oder Leistungsprobleme gibt, die die Stabilität beeinträchtigen. PG Vector ist nur mit bestimmten Versionen von PostgreSQL kompatibel. Aber ich habe eine ältere Version von PostgreSQL, daher ist es nicht kompatibel. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Das Speichern und Suchen von Einbettungen in PostgreSQL ermöglicht es mir, Einbettungen in PostgreSQL zu speichern und zu durchsuchen. Dies hilft mir, die Leistung der natürlichen Sprache zu verbessern. Ich habe PG Vector verwendet, um die Leistung eines Chatbots zu verbessern, den ich zur Beantwortung von Kundenfragen verwende. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Financial Services
BF
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Anreizbasierte Bewertung
Was gefällt dir am besten 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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Still not stable when it comes to a lot of new features being added in 5.0 Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

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 Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

DN
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
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Was gefällt dir am besten PG Vector?

PG Vektoren glänzt in Spitzentechnologien und revolutioniert Branchen. Mit robusten Lösungen befähigt PG Vektor Branchen, neue Höhen zu erreichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Nachteile könnten Probleme im Zusammenhang mit der Preisgestaltung oder dem Kundenservice umfassen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Die größten Vorteile von PG Vector sind, dass es komplexe Datenherausforderungen durch effiziente Speicher- und Abruflösungen bewältigt, Prozesse optimiert und die Datenverarbeitungsfähigkeiten verbessert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

HK
Senior Principle engineer
Computer Software
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
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Was gefällt dir am besten PG Vector?

es ist eine PostgreSQL-Vektorerweiterung, die schnelle Ähnlichkeitssuchen, flexible Indizierung, Benutzerfreundlichkeit und Open-Source-Lizenzierung ermöglicht, was sie zu einem ausgezeichneten Kandidaten für verschiedene Anwendungen macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

Es ist derzeit in Bearbeitung und kann schwierig einzurichten sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

Vektordaten können in PostgreSQL-Datenbanken gespeichert und indiziert werden. Dies ermöglicht effiziente Ähnlichkeitssuchen auf Vektordaten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verifizierter Benutzer in Information Technology and Services
BI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
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Was gefällt dir am besten 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 Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was gefällt Ihnen nicht? PG Vector?

I would suggest to do a bit better on customer support is where I see a room for improvement Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ist ein Problem? PG Vector Solving und wie profitieren Sie davon?

The DB extension PG Vector is solving the complexity of DB management in my application Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.