Actian VectorAI DB

Vektordatenbank für Edge- und On-Premises-Umgebungen

Bereitstellen zuverlässige RAG und semantische Suche auf eingebettet , in Fertigungshallen und in Umgebungen ohne Internetverbindung. Actian VectorAI DB läuft dort, wo Cloud versagen.

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Diese Top-Unternehmen vertrauen Actian:

Lokal erstellen, sicher bereitstellen und mit Ihrem Stack skalieren

VectorAI DB-Held

Über 1.900 Abfragen pro Sekunde auf einen Datensatz mit 10 Millionen Vektoren. Entwickelt für Echtzeit-KI-Anwendungen, bei denen keine Wartezeiten in Kauf genommen werden können.

Die Treffgenauigkeit liegt bei 1 bis 10 Millionen Vektoren stets über 99,4 %. Auch bei Datensatz gibt es keine Einbußen bei der Genauigkeit.

99 % der Abfragen werden unabhängig von Datensatz in weniger als 13 Millisekunden zurückgegeben. Konsistente, vorhersehbare Leistung vom Prototyp bis zur Produktion.

Cloud wurden nicht für Anwendungsfälle am Netzwerkrand entwickelt

Konnektivitätssymbol

Netzwerklatenz behindert Echtzeitanwendungen

Cloud-Roundtrips verlängern jede von Ihnen ausgeführte Abfrage um 200–400 ms. Es ist nicht möglich, Anwendungen mit einer Antwortzeit unter 100 ms zu entwickeln, wenn der Großteil der Latenz auf die Datenbank zurückzuführen ist.

Segmentsymbol

Infrastruktur von Drittanbietern verhindert regulierte Deployments

HIPAA und DSGVO schreiben vor, dass Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben müssen. Cloud-Dienste führen zu einer Datenverarbeitung durch Dritte, die Ihren Compliance-Anforderungen nicht entspricht.

backup

Eine reine Cloud-Architektur verhindert ganze Deployments

Ihre Edge-Geräte, netzwerkunabhängigen Umgebungen und eingebetteten Systeme können nicht von einer zuverlässigen Internetverbindung ausgehen. Cloud-Datenbanken lassen ganze Kategorien Ihrer KI-Anwendungen unberücksichtigt.

Warum VectorAI DB?

AI-Symbol, weiß
Entwickelt für lokal ausgeführte KI

Für Deployment auf eingebetteten Geräten, Edge-Servern oder in vom Netz getrennten Einrichtungen geeignet. Funktioniert offline und synchronisiert sich bei bestehender Verbindung.

Lokale Abfragen unter 15 ms

Beseitigen Sie Netzwerklatenz. Die VectorAI-DB-Suche läuft dort, wo Ihre KI läuft – sei es auf dem Endgerät, am Netzwerkrand oder in Ihrem Rechenzentrum.

Einmal erstellen, überall bereitstellen

Verwenden Sie dieselbe Architektur vom Prototyp bis zur Produktion, vom Raspberry Pi bis Cloud. Keine umgebungsspezifischen Neuprogrammierungen.

Ihre Daten bleiben Ihr Eigentum

Das On-Premises-Deployment erfüllt die Anforderungen der DSGVO, des HIPAA und hinsichtlich des Datenstandorts, ohne dass eine Cloud-Verarbeitung durch Dritte erforderlich ist.

Early Access

Konzipiert für Entwickler am Edge

Entwickeln, testen und nutzen Sie KI dort, wo sich Ihre Daten tatsächlich befinden

 

Edge-KI-Entwickler

Entwickeln Sie autonome Systeme, Robotik- und IoT , die eine Vektorsuche auf Geräten mit begrenzten Ressourcen erfordern.

Bereitstellen auf: NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, industrielle Edge-Server

Produktionsteams

Setzen Sie KI in netzwerkunabhängigen Fabrikumgebungen für vorausschauende Wartung, Qualitätsprüfung und Produktionsoptimierung ein.

Bereitstellen in: Air-Gapped-Einrichtungen, Werksbereiche, Produktionslinien

Entwickeln Sie eine HIPAA-konforme KI, die Patientendaten On-Premises speichert – On-Premises Unterstützung klinischer Entscheidungen, On-Premises die medizinische Bildgebung und Aufzeichnung .

Einsatzorte: Rechenzentren von Krankenhäusern, Servern von Kliniken, Forschungseinrichtungen

verwalten der Vektorsuche über verteilte Standorte wie Einzelhandelsfilialen, Zweigstellen und regionenübergreifende Bereitstellungen hinweg.

Bereitstellung in: Hybridumgebungen, Edge + Cloud, standortübergreifende Infrastruktur

Seien Sie unter den Ersten, die VectorAI DB ausprobieren

Early Access

FAQ

VectorAI DB ist fürDeployment am Netzwerkrand und eingebettet Deployment konzipiert. Wir laufen auf Raspberry Pi, in Fabriken mit physischer Isolierung und in netzwerkunabhängigen Umgebungen.

Ja. Nutzen Sie dieselben APIs vom Laptop bis zum Rechenzentrum. Entwickeln Sie lokal, stellen Sie überall bereit.

2 Docker-Befehle. In weniger als 5 Minuten von der Installation bis abfragen ersten abfragen.

Gleiche Architektur für 100.000 bis über 100 Millionen Vektoren. Die Leistung bleibt über alle Deployment hinweg konstant.

Hardware: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, x86, ARM
Frameworks: LangChain, LlamaIndex
SDKs:Python, JavaScript