Vektordatenbank für Edge- und On-Premises-Umgebungen
Frühzugang erhalten
(z. B. sales@..., support@...)
Lokal erstellen, sicher bereitstellen und mit Ihrem Stack skalieren
Die Treffgenauigkeit liegt bei 1 bis 10 Millionen Vektoren stets über 99,4 %. Auch bei Datensatz gibt es keine Einbußen bei der Genauigkeit.
Cloud wurden nicht für Anwendungsfälle am Netzwerkrand entwickelt
Netzwerklatenz behindert Echtzeitanwendungen
Cloud verlängern jede abfragen um 200 bis 400 ms. Es ist nicht möglich, Anwendungen mit einer Latenz von unter 100 ms zu entwickeln, wenn der Großteil der Latenz auf die Datenbank zurückzuführen ist.
Infrastruktur von Drittanbietern verhindert regulierte Bereitstellungen
HIPAA und DSGVO verlangen, dass Ihre Daten unter Ihrer Kontrolle bleiben. Cloud führen zu einer Datenverarbeitung durch Dritte, die Ihren Compliance-Anforderungen nicht entspricht.
Eine Cloud Cloud-Architektur verhindert bestimmte Deployment
Ihre Edge-Geräte, netzwerkunabhängigen Umgebungen und eingebettet können nicht auf eine zuverlässige Internetverbindung zählen. Cloud lassen ganze Kategorien Ihrer KI-Anwendungen unberücksichtigt.
Warum VectorAI DB?
Entwickelt für lokal ausgeführte KI
Auf eingebettet , Edge-Servern oder in vom Netz getrennten Einrichtungen einsetzen. Funktioniert offline und synchronisiert sich bei bestehender Verbindung.
Lokale Abfragen unter 15 ms
Beseitigen Sie Netzwerklatenz. Die VectorAI-Datenbanksuche läuft dort, wo Ihre KI läuft – sei es auf dem Gerät, 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 gehören weiterhin Ihnen
Deployment On-Premises Deployment die Anforderungen der DSGVO, des HIPAA und hinsichtlich des Datenstandorts, ohne dass Cloud durch Dritte erforderlich ist.
Entwickelt für Entwickler am Netzwerkrand
Entwickeln, testen und nutzen Sie KI dort, wo sich Ihre Daten tatsächlich befinden
Edge-AI-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
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Edge-AI-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
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Produktionsteams
Setzen Sie KI in netzwerkunabhängigen Fabrikumgebungen für vorausschauende Wartung, Qualitätsprüfung und Produktionsoptimierung ein.
Bereitstellen in: Air-Gapped-Einrichtungen, Werksbereiche, Produktionslinien
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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
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verwalten der Vektorsuche über verteilte Standorte wie Einzelhandelsfilialen, Zweigstellen und regionenübergreifende Bereitstellungen hinweg.
Bereitstellung in: Hybridumgebungen, Edge + Cloud, standortübergreifende Infrastruktur
FAQ
Ja. Nutzen Sie dieselben APIs vom Laptop bis zum Rechenzentrum. Entwickeln Sie lokal, stellen Sie überall bereit.