It is very flexible, allowing us to input any kind of data dimensions into the platform
What is our primary use case?
I used Pinecone in collaboration with an Azure database. At that time, I needed to create a chatbot that could pull data from public media in specific fields. I used Pinecone to embed the publications, and after submitting the data, it was pushed into our data pipeline.
What is most valuable?
The most valuable feature of Pinecone is its managed service aspect. There are many vector databases available, but Pinecone stands out in the market. It is very flexible, allowing us to input any kind of data dimensions into the platform. This makes it easy to use for both technical and non-technical users.
What needs improvement?
Pinecone can be made more budget-friendly.
For how long have I used the solution?
I have been using Pinecone for the past year and a half.
What do I think about the stability of the solution?
Pinecone is a stable product. Despite few errors, it's easy to use, especially when searching with endpoints. Compared to other databases, Pinecone is quite user-friendly.
What do I think about the scalability of the solution?
Pinecone is a scalable product. We can easily add users and workload without any issues.
Which solution did I use previously and why did I switch?
How was the initial setup?
The installation, setup, and deployment of Pinecone is straightforward. We need to take a subscription from Pinecone and configure the endpoints into our applications. Before configuration, we need to install Pinecone libraries on the dev side. We put the tokens at the endpoints and connect Pinecone to our applications. After that, we push our metadata into the Pinecone endpoint database. Once the data is pushed, we can search the data we've entered. Pinecone supports various functions based on similarity and allows us to specify how many results we want, like the top five or top two results.
What's my experience with pricing, setup cost, and licensing?
Pinecone is not cheap; it's actually quite expensive. We find that using Pinecone can raise our budget significantly. On the other hand, using open-source options is more budget-friendly.
Which other solutions did I evaluate?
We chose Pinecone because other vector databases, like ProMID or Azure, don't have UI-rich components or tools. Pinecone offers a better UI and allows us to create any kind of application and handle a large amount of data easily. It is a managed service, making it more convenient for us.
What other advice do I have?
As per my advice, assess your data requirements. If you're working with PDF files and do not have much data, you could use other databases because they are similar to Pinecone. However, if you have a huge amount of data, I would suggest using Pinecone as it handles large datasets more efficiently. Pinecone offers a rich UI and managed services, making it easy to use and visualize data, which is a big advantage. However, if the client has a limited budget, I would recommend open-source models and databases instead.
I would rate Pinecone an eight out of ten because of its functionality and ease of use despite the cost.
Which deployment model are you using for this solution?
On-premises
Helps retrieve data, relatively cheaper, and provides useful documentation
What is our primary use case?
Pinecone is a vector database. We use it to retrieve data using semantic search. We use vector DB only for chatbots and AI applications. Currently, I am using the tool to make a chatbot.
What is most valuable?
The semantic search capability is very good. We store data and embed numeric values. If I want to search for something, I get the right data 90% of the time.
What needs improvement?
Suppose I want to delete a vector from Pinecone or a multi-vector from a single document. Pinecone does not provide feedback on whether a document is deleted or not. In SQL and NoSQL databases, if we delete something, we get a response that it is deleted. The tool does not confirm whether a file is deleted or not. I have raised the issue with support.
If we have 10,000 vectors in our index and do not use a metadata tag, it will take one to three seconds to complete a search. When I try to search using a metadata tag, the speed is still the same. The search speed must be much faster because I specify which vectors I need the data from.
For how long have I used the solution?
I have been using Pinecone for almost one year.
What do I think about the stability of the solution?
I face some breakdowns. However, it happens rarely. Sometimes, the server crashes when we retrieve data from it.
What do I think about the scalability of the solution?
We have a SaaS project, and Pinecone is a database for that project. All the developers who work on the project use the solution. Currently, six to seven of us use the solution. We recently moved to serverless DB. It is easy to create metadata fields. If we have a certain template for our database, we can change the database very easily. It will not show any errors. We just have to put an extra key in the metadata fields.
How are customer service and support?
I was unable to delete the data using IDs and metadata. I raised a query for it. I got the response in less than 24 hours, and it was resolved. The support team is very good. They provide quick responses.
How was the initial setup?
The solution is deployed in the cloud. The tool is very easy to install. There are commands to install the tool. The product is very easy to install and integrate on our machine.
What's my experience with pricing, setup cost, and licensing?
Initially, the product was expensive. My company used to pay $70 per index. Now, we can pay according to our needs. It is a pay-as-you-go model. For the same use case, we are currently paying $4. The solution is relatively cheaper than other vector DBs in the market. It is worth the money.
Which other solutions did I evaluate?
We also use Weaviate for some projects. It is also a vector DB. We also use an SQL database called PlanetScale. Before installing Pinecone, we compared its performance against vector databases like Weaviate and ChromaDB. Pinecone and Weaviate emerged as the top choices.
What other advice do I have?
Pinecone and Weaviate are both good choices. If we want to use the solution, we must know how a vector DB works theoretically. Then, we will be able to work with it easily. If we do not know how vector DBs work, we must refer to the documents to insert and get data. Having a basic understanding of vector DBs is helpful. If a beginner goes through the documents, it is very easy to use the product.
Overall, I rate the product an eight out of ten.
Offers a free version and is easy to understand and learn
What is our primary use case?
The product is good. When I tried to deploy the product for the first time, I liked Pinecone's approach, and it was one of the major reasons why I decided to continue with the product.
I mostly use the solution in my company for data storage.
What is most valuable?
I think Pinecone provides good features, and I feel that the product gives out some free space during the starting stages, just like how Fortinet and some other tools do, so that users can learn to use the solution. It is a good thing that the product supports research among its users. The product also offers support, especially when they are supposed to interact with the servers of the users.
What needs improvement?
There aren't any problems with the product, and I feel it is a good solution. Users also need to consider the different sources and options in the market and, at their own discretion, should decide whether to go with Pinecone or some other solution. In Pinecone, there are a lot of changes to be made to meet your requirements. Even though Pinecone is a good tool, I haven't used it much.
For testing purposes, the product should offer support locally as it is one area where the tool has shortcomings. A person needs to learn everything and figure out how the product works. If, as users, we get to know how to use the product properly, then we can use it for our specific use cases, making the product more user-friendly for all. The product can be made more user-friendly.
For how long have I used the solution?
I have been using Pinecone for one to two years. I am a user of the tool.
What do I think about the scalability of the solution?
In my company, it was me who was using the product initially, after which we tried to integrate it with other tools.
Which solution did I use previously and why did I switch?
My company selected another solution over Pinecone. I don't know much about Pinecone, and I don't know much about its deployment. I only know how to use the solution and interact with its UI. I don't have much information about the platform.
How was the initial setup?
The product was installed on Pinecone's server. The product's setup phase was easy.
What's my experience with pricing, setup cost, and licensing?
I have experience with the tool's free version.
What other advice do I have?
Everything is good in the solution, including its user interface. Pinecone provides its best facilities for beginners to be able to learn the product, so I think it is an easy and good product to use.
I would recommend the product to others, and I would also suggest that it is very important to learn on how things work in Pinecone, especially areas like automation, integrations and secrets detection engine.
It is easy to learn about the product since all the information related to the solution is provided to users. Users just need to read the information provided by Pinecone and implement them.
I rate the tool an eight out of ten.
Meilleure base de données vectorielle abordable
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Le nouveau tarif sans serveur de Pinecone est très abordable pour les petites startups. Il prend en charge de grandes tailles d'embeddings, des embeddings clairsemés et denses, ainsi que des requêtes rapides. Il correspondait à mes besoins.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Il a une limite de 10 000 espaces de noms sur l'instance sans serveur.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Je l'utilise pour stocker des embeddings de fichiers PDF et ensuite poser des questions en utilisant des modèles LLM.
Premier et dernier arrêt pour une base de données vectorielle
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Excellente interface utilisateur, excellents supports et documentation pour apprendre, très facile à utiliser, s'améliorant assez rapidement. Il est assez facile de l'implémenter en intégration avec notre flux de travail existant. Je l'utilise pour toutes les opérations de base de données vectorielles.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
J'ai quelques questions très techniques, comme : la recherche hybride sera-t-elle TOUJOURS limitée au produit scalaire ? Mais elles sont assez peu nombreuses.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
le rendre facile à mettre en œuvre une base de données vectorielle pour la recherche sémantique dans les applications RAG
assez bon et facile à mettre en œuvre.
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
c'est bien de rechercher des similitudes. aussi gérer des vecteurs.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
j'ai eu des difficultés à gérer les métadonnées pour mes vecteurs.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous stockons des vecteurs de nos données dans le cône de pin. Auparavant, nous utilisions SQL pour stocker les contenus. Maintenant, en utilisant le cône de pin, nous pouvons facilement extraire des contenus similaires à travers les applications.
Stockage vectoriel sans effort pour donner à votre application d'IA une intelligence infinie
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecone est excellent pour le stockage de vecteurs très simple, et avec la nouvelle option sans serveur, le choix est vraiment évident. Je les utilise depuis plus d'un an en production, et leur offre Sparse-Dense a eu un impact énorme sur la qualité de la récupération (lexique riche en domaine). Les tutoriels et le contenu sur le site sont à la fois extrêmement bien pensés et présentés, et les une ou deux fois où j'ai contacté le support, ils ont éclairci mes malentendus de manière courtoise et rapide. Mais sérieusement, avec le sans serveur maintenant, je suis capable d'offrir des fonctionnalités incroyables aux utilisateurs qui étaient auparavant trop coûteuses.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Je peux vous dire ce qui était autrefois difficile : c'était la surveillance des coûts et l'interface web, deux problèmes qui ont été considérablement améliorés ces derniers mois. L'interface web est encore un peu encombrante à utiliser, mais c'est seulement parce que le stockage/recherche vectoriel n'est pas ce à quoi vous vous attendez en venant d'autres systèmes de gestion de "contenu". Il n'y a pas beaucoup d'accompagnement comme vous pourriez en trouver ailleurs, mais vraiment—si vous êtes dans ce domaine, vous devez de toute façon faire beaucoup de travail par vous-même. Difficile de trouver quelque chose à ne pas aimer quand cela "fonctionne tout simplement".
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Mon application exploite des décennies de contenu interne et externe autour de l'art d'écrire de grandes histoires. La base de données vectorielle de Pinecone facilite le stockage de toutes ces connaissances d'une manière qui est facilement et rapidement récupérée en fonction de la signification sémantique. Et maintenant, avec le sans serveur (et son coût incroyablement abordable), je peux étendre cette base de connaissances à toutes les histoires et créations de mes utilisateurs, de sorte que chacun puisse avoir son propre assistant expert adapté à son style particulier.
Un service rapide qui nous a permis de mettre en œuvre des RAGs en un clin d'œil.
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
J'aime leur rythme d'innovation parce qu'ils nous ont permis de commencer à tester les RAGs depuis le début et ils ont permis de nouveaux cas d'utilisation depuis. C'est une équipe qui grandit avec notre plateforme et qui nous tient à jour.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Une chose que nous devions faire est d'ajouter des destinations supplémentaires à nos systèmes internes, et la construction des flux de synchronisation était la partie la plus difficile.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous permet de créer des produits de recherche sémantique et de recommandation.
Une excellente option pour les bases de données Vectorielles
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
La facilité d'utilisation pour s'intégrer avec Pinecone était assez incroyable. Nous étions opérationnels avec une base de données vectorielle en un rien de temps.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Au début, l'interface utilisateur manquait de certaines fonctionnalités qui semblaient indispensables, mais ils ont ajouté beaucoup de ce que nous recherchions et semblent le développer activement.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Pour effectuer une recherche sémantique sur nos documents.
J'aime vraiment le produit et je suis satisfait de la facilité d'utilisation et des performances.
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
J'aime la facilité d'utilisation. Super facile de créer un index, de le remplir avec des données et de le tester.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Certaines fonctionnalités liées à la sécurité sont manquantes.
Nous avons besoin de l'interconnexion de VPC dans GCP, afin de débloquer des accords avec des entreprises qui exigent cette fonctionnalité.
De plus, le Serverless dans GCP est manquant.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Vector DB pour système multi-locataire.