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PG Vector
3.8
(12)
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PG Vector Bewertungen und Produktdetails

PG Vector-Übersicht
Was ist PG Vector?

PG Vector ist eine Erweiterung für PostgreSQL, die für die effiziente Verarbeitung von Vektordaten innerhalb der Datenbank entwickelt wurde. Es optimiert die Speicherung, Indizierung und Suche hochdimensionaler Vektoren und ermöglicht schnelle und skalierbare Ähnlichkeitssuchen, die häufig in Anwendungen wie Empfehlungssystemen, Bildabruf und Modellen für maschinelles Lernen verwendet werden.

PG-Vektorkategorien ein Findstack
PG Vector Produktdetails
Leistungen
CLI
US
Segment
Vertriebspartner
Mittlerer Markt
Freelancer
Unternehmen
Einsatz Cloud / SaaS / Webbasiert, Desktop-Mac, Desktop-Windows, On-Premise-Linux
Unterstützung FAQs/Forum, Wissensdatenbank
Schulung Dokumentation
Sprachen Englisch
Haftungsausschluss
Unsere Forschung basiert auf verschiedenen maßgeblichen Quellen und soll allgemeine Ratschläge geben. Wir garantieren nicht, dass unsere Vorschläge für jeden Anwendungsfall am besten funktionieren. Berücksichtigen Sie daher bei der Auswahl von Produkten und Dienstleistungen Ihre individuellen Bedürfnisse. Teilen Sie uns gerne mit Feedback.
Zuletzt aktualisiert: April 21, 2024
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12 PG Vector Bewertungen
3.8 von 5
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
Jan 16, 2024
 Quelle
Gesamtbewertung:
5.0
Nishant M. Avatar
Nishant M.
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„SQL-PG-Vektor“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
some time it is taking time for result to shown up but it is okay.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
It helps me to store the SQL data and querying vectors, It is also use the AI which is so good.
Unternehmen (> 1000 MA)
18. Oktober 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
5.0
DN
Dhananjay N.
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„PG Vector: Wegweisende Innovation in Vektortechnologien“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
PG vectors excels in cutting edge technologies, revolutionizing industries. With robust solutions PG Vector empowers industries to reach new heights.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
Downsides could includes issues related to pricing or customer services.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
06. Juli 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
4.5
Kartik s. Benutzerbild
Kartik S.
Digitale Marketer
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„Ein leistungsstarkes Tool zum Speichern und Durchsuchen von Einbettungen in PostgreSQL“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
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 .
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
19. Dezember 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
4.0
Sangeetha k. Benutzerbild
Sangeetha K.
Mitarbeiter für digitales Marketing
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„PG Vector: Bahnbrechende Einbettungen für PostgreSQL“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
PG Vector seamlessly embeds machine learning into PostgreSQL It allows me to unlock powerful semantic search without breaking my existing data stack.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
For users unfamiliar with ML, understanding and utilizing embeddings effectively might require initial effort.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
15. August 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
4.0
HK
Hari K.
Leitender Chefingenieur
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„Open-Source-Vektorerweiterung“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
It is currently in progress and can be challenging to set up.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
Vector data can be stored and indexed in PostgreSQL databases. This allows for efficient similarity searches on vector data.
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
30. September 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
3.5
Miguel Ángel C. Avatar
Miguel ángel C.
Full-Stack-Programmierer
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„PGVector: Erweiterung der PostgreSQL-Kapazitäten“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
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.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
28. September 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
3.0
Neenu P. Avatar
Neenu P.
Projektmitarbeiter
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"Nicht für mich..!"
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
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.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
21. Dezember 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
2.5
CB
Christopher B.
Organisationsökonom
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„Die schlechteste Datenanalyse und Entscheidungsfindung durchführen“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
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.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
15. Dezember 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
2.5
JC
Justin C.
Landvermesser
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„Datenanalyse und Entscheidungsfindung erschweren“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
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.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
02. Oktober 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
4.0
AG
Verifizierter Prüfer
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„Beste Erweiterung für PostgresSQL“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
I would suggest to do a bit better on customer support is where I see a room for improvement
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
The DB extension PG Vector is solving the complexity of DB management in my application
Mittleres Marktsegment (51–1000 Mitarbeiter)
02. Oktober 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
4.0
AG
Verifizierter Prüfer
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„Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von PG Vector: Open-Source-Vektorerweiterung“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
Simplicity and ease of access! PG vector enhances PostgreSQL with vector capabilities, a valuable open-source addition
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
Learning curve, compatibility, resource usage , documentation, and maintenance are major disappointment.
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben Sie davon?
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.
Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter)
10. Dezember 2023
 Quelle
Gesamtbewertung:
3.5
AG
Verifizierter Prüfer
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„Rezension von PG Vector: Großartig, aber nicht jedermanns Sache!“
Was gefällt Ihnen an PG Vector am besten?
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.
Was gefällt Ihnen an PG Vector nicht?
Still not stable when it comes to a lot of new features being added in 5.0
Welche Probleme löst PG Vector und welchen Nutzen haben 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