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Logo de pomme de pin
Pinecone
4.6
(22)
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Pinecone Avis et détails du produit

Présentation de Pinecone
Qu’est-ce que la pomme de pin ?

Pinecone est une base de données vectorielles gérée conçue spécifiquement pour gérer les intégrations vectorielles dans les applications d'apprentissage automatique, permettant une recherche efficace de similarité à grande échelle. Il fournit une API simple pour stocker et interroger des vecteurs, ce qui facilite la création et le déploiement d'applications basées sur l'IA qui nécessitent une correspondance rapide et précise de similarité de vecteurs, telles que des systèmes de recommandation, la récupération d'images et des tâches de traitement du langage naturel.

Notre Entreprise Systèmes Pinecone Inc.
Année de fondation 2020
Taille de l'entreprise employés 11-50
Siège social San Francisco, Californie, États-Unis
Réseaux Sociaux
Pinecone Catégories sur Findstack
Crevio Logo
Crevio
Publicité
5.0
(1)
$ 29.00/mois
Crevio est une plateforme permettant aux créateurs de vendre des produits numériques, des services, des cours et l'accès à d'autres... En savoir plus sur Crevio
Détails du produit de pomme de pin
Compétences
AI
API
CLI
Segment
Petite entreprise
Marché intermédiaire
Freelancer
Entreprise
Déploiement Cloud/SaaS/Basé sur le Web
Assistance Chat, e-mail/assistance, FAQ/forum, base de connaissances
Formation Documentation, vidéos, webinaires
Langues Anglais
Caractéristiques de la pomme de pin
Conformité ACID
Contrôles d'accès
Sauvegarde et restauration
Options de déploiement cloud
Tableaux de bord personnalisables
Compression de données
Importation / exportation de données
Partage de données
Outils de développement
Architecture distribuée
Tolérance aux pannes
Recherche en texte intégral
Traitement des données géospatiales
Haute Disponibilité
Déploiement hybride
Indexage
API d'intégration
Faible latence
Intégration de l'apprentissage automatique
Surveillance et alertes
Prise en charge multimodèle
Déploiement sur site
Indicateurs de performance
Optimisation des requêtes
Traitement des données en temps réel
réplication
Évolutivité
Sécurité et cryptage
Prise en charge des opérations vectorielles
Gestion des utilisateurs
Médias de Pinecone
Pomme de pin - Page d'accueil de Pinecone
Captures d'écran de Pinecone
Page d'accueil de Pinecone
Page d'accueil de Pinecone
Mentions légales
Nos recherches sont organisées à partir de diverses sources faisant autorité et visent à offrir des conseils généraux. Nous ne garantissons pas que nos suggestions fonctionneront le mieux pour chaque cas d'utilisation, alors tenez compte de vos besoins uniques lors du choix des produits et services. N'hésitez pas à partager votre Réactions.
Dernière mise à jour: Juin 19, 2025
Logo de pomme de pin
22 Pinecone Avis
4.6 sur 5
Petite entreprise (50 emp. ou moins)
Le 16 novembre 2023
 Source
Note générale:
4.0
AG
Évaluateur vérifié
Fondateur
Partagez
"Base de données vectorielles prête à la production pour vous permettre de démarrer rapidement"
Qu'est-ce que tu aimes le plus dans Pinecone?

- Good documentation and usage examples - Easy-to-use Python SDK - Production-ready with low latency at our scale (10-20M vectors) - Good integration with the AI/LLM ecosystem

Qu'est-ce qui te déplaît chez Pinecone?

- did not find an easy way to export all vectors that we needed for data science/cleaning - will get expensive when hosting 100s of millions of vectors

Quels sont les problèmes Pinecone résoudre et en quoi cela vous profite-t-il ?

We use Pinecone as a vector database for retrieval augmented generation using LLMs.

Petite entreprise (50 emp. ou moins)
Le 15 novembre 2023
 Source
Note générale:
4.0
AG
Évaluateur vérifié
Fondateur
Partagez
"Base de données vectorielle hébergée solide"
Qu'est-ce que tu aimes le plus dans Pinecone?

Ease of deployment! It takes just a few minutes to get an index set up and deployed.

Qu'est-ce qui te déplaît chez Pinecone?

The web-based API console could be improved, for example for experiments with metric (cosine vs dotproduct vs euclidean).

Quels sont les problèmes Pinecone résoudre et en quoi cela vous profite-t-il ?

Storing embeddings for RAG.