External reviews
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idéal pour l'apprentissage automatique, les applications d'IA et la recherche de similarité
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Il est spécialisé dans les cas d'utilisation pilotés par l'IA avec une recherche en temps réel et à faible latence offrant une intégration transparente dans les flux de travail d'apprentissage automatique avec une infrastructure évolutive optimisée pour les données non structurées et semi-structurées dans les applications d'IA.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Il a un focus limité qui est uniquement lié aux données vectorielles sans focus majeur sur l'intelligence d'affaires dans l'outil de transformation de données. De plus, son cas d'utilisation est un peu complexe avec un manque d'intégration de l'écosystème.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
C'est résoudre le problème lié aux données vectorielles d'IA générées par l'application.
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Utilisateur bêta de l'assistant Pinecone
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
J'ai utilisé Pinecone pour les embeddings et c'est moins cher et fiable par rapport à d'autres services d'embeddings.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Je n'aime pas l'impression générale qui semble légère pour la documentation du service produit.
J'adore voir l'assistant Pinecone en version déployable car il est puissant, mais il est uniquement en version bêta pour les tests, pas pour la production.
J'adore voir l'assistant Pinecone en version déployable car il est puissant, mais il est uniquement en version bêta pour les tests, pas pour la production.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Créer des embeddings facilement sans coût élevé.
Bon soutien de l'équipe.
Bon soutien de l'équipe.
Option solide pour la base de données vectorielle
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Très fiable et rapide. Prix compétitif.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Peut-être que quelques fonctionnalités supplémentaires seraient agréables, et un peu plus de clarté sur son algorithme AKNN, qui est caché à l'utilisateur.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Trouver des documents scientifiques dans de très grands volumes de données.
Pinecone : L'épine dorsale de la recherche et de la récupération de vecteurs efficaces
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecone excelle dans la fourniture d'une expérience de recherche vectorielle fluide et performante. Sa facilité d'utilisation, combinée à des fonctionnalités puissantes telles que les mises à jour en temps réel et l'évolutivité, en fait une solution de choix pour gérer des données vectorielles complexes. La capacité à s'intégrer sans effort aux flux de travail existants et son support client de premier ordre sont des points forts certains.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Bien que Pinecone soit robuste, le prix peut être un peu élevé pour les projets plus petits ou les startups. De plus, un contrôle plus granulaire sur les options d'indexation améliorerait la personnalisation pour les utilisateurs avancés. Cependant, les avantages l'emportent largement sur ces inconvénients mineurs.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Pinecone résout le défi complexe de la recherche vectorielle efficace et évolutive. À une époque où la gestion de grands volumes de données à haute dimension est cruciale, la capacité de Pinecone à indexer, rechercher et récupérer des vecteurs rapidement et avec précision change la donne. Pour nous, cela signifie des réponses aux requêtes plus rapides, une précision accrue dans la récupération des données et la possibilité de se concentrer sur la création de meilleurs produits plutôt que sur la gestion de l'infrastructure. La solution de Pinecone a considérablement réduit le temps et les efforts nécessaires pour gérer et rechercher des données vectorielles, permettant à notre équipe d'être plus productive et innovante.
Un excellent DBaaS sans serveur pour les vecteurs
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecode offre une API simple et une interface de gestion légère pour une solution de stockage et de requête de vecteurs nécessitant peu de maintenance.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
J'ai commencé à utiliser Pinecone quand c'était nouveau et avait quelques imperfections. Mais le support était proactif et intelligent. Au cours de l'année dernière, je peux dire qu'il n'y a rien à ne pas aimer. Cela a été génial.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous utilisons la plateforme sans serveur de Pinecone (sur AWS) pour la recherche vectorielle. Notre dimension vectorielle est de 3072. Une partie de notre utilisation concerne les requêtes des utilisateurs. Les performances ont été excellentes et l'évolutivité est automatique. Nous utilisons également la capacité de requête dans d'autres parties de notre pile où la performance n'est pas si importante mais où la fiabilité est un facteur.
Very easy to use, minimal setup effort required
I decided to use Pinecone DB as the vector database for Amazon Bedrock Knowledge Bases. My application required that I use Retrieval Augmented Generation (RAG) to answer questions about PDF business documents that I have stored in an Amazon S3 bucket. Pinecone DB is incredibly high performance and also offers a free tier, along with centralized billing through AWS Marketplace. I would highly recommend using Pinecone DB!
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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
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.
Utilisation de Pinecone pour la recherche sémantique
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecone a facilité pour mon équipe l'accélération significative de nos services d'IA grâce à la recherche vectorielle. Bien que les bases de données vectorielles soient devenues plus courantes, elles continuent d'introduire de nouvelles fonctionnalités pour rester à la pointe et ajouter un support pour de nouvelles applications. Le service est facile à configurer et à maintenir. Leur service est plus rapide et plus stable que certaines alternatives open-source que nous avons envisagées.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Bien que Pinecone puisse être hébergé à la fois sur GCP et AWS, ce serait formidable s'ils supportaient également Azure. Nous avons testé les deux et avons eu le temps de disponibilité le plus élevé en exécutant Pinecone sur AWS.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous utilisons PineCone pour accélérer la recherche vectorielle et la mise en cache pour presque tous nos services d'IA. Cela réduit à la fois la vitesse et le coût en diminuant le besoin de recalculer les embeddings.
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