VectorAI DB

Base de datos vectorial creada para el borde e instalaciones locales.

Deploy reliable RAG and semantic search on embedded devices, factory floors, and disconnected environments. Your VectorDB runs where cloud databases can’t.
VectorAI DB hero
25 empresas de Fortune 100 confían en nosotros

Performance that holds up in production

1.9K

QPS at 10M vectors

Built for real-time AI applications that can’t afford to wait.

99 %

recall at scale

No accuracy tradeoff as your dataset grows.

13

milliseconds

p99 latency for consistent performance from prototype to production.

vector ai db product video

Secure AI deployment anywhere

Discover how Actian VectorAI DB helps you build and run AI applications anywhere, without cloud dependencies. This portable, local-first vector database delivers fast, predictable retrieval while keeping your data and infrastructure fully under your control.

Cloud vector database wasn’t built for your edge case

icono azul de flechas

La latencia de la red impide el funcionamiento de las aplicaciones en tiempo real

Las idas y vueltas a la nube añaden entre 200 y 400 ms a cada consulta que se ejecuta. No es posible crear aplicaciones con una latencia inferior a 100 ms cuando la mayor parte de la latencia proviene de la base de datos.

icono de conectividad

La infraestructura de terceros impide las implementaciones reguladas

La HIPAA y el RGPD exigen que tus datos permanezcan bajo tu control. Los servicios en la nube implican un tratamiento por parte de terceros que no cumple con tus requisitos de cumplimiento normativo.

icon

La arquitectura exclusivamente en la nube impide la implementación de escenarios completos

Tus dispositivos periféricos, entornos sin conexión y sistemas integrados no pueden contar con una conexión a Internet fiable. Las bases de datos en la nube dejan sin resolver categorías enteras de tus aplicaciones de IA.

From install to production in minutes

Explora los recursos y crea aplicaciones utilizando el lenguaje de programación que prefieras

Start Building for Free
Get started with VectorAI AB

¿Por qué VectorAI DB?

ai icon
Diseñado para la IA que se ejecuta localmente

Se puede implementar en dispositivos integrados, servidores periféricos o instalaciones aisladas. Funciona sin conexión y se sincroniza cuando se conecta.

icono de rayo
Consultas locales en menos de 15 ms

Elimina la latencia de la red. La búsqueda en VectorAI DB se ejecuta allí donde se ejecuta tu IA, ya sea en el dispositivo, en el perímetro o en tu centro de datos.

icono de flujo
Compílalo una vez, impleméntalo en cualquier lugar

Same architecture from prototype to production. Raspberry Pi to enterprise. No environment-specific rewrites.

icono azul de soluciones de comunicación
Sus datos siguen perteneciéndole.

La implementación local cumple con los requisitos del RGPD, la HIPAA y de residencia de datos sin necesidad de recurrir al procesamiento en la nube de terceros.

Diseñado para desarrolladores en el borde

VectorAI DB de Actian posibilita una IA portátil al ofrecer:

Preguntas frecuentes

Actian VectorAI DB is a portable, local-first vector database built for AI systems that run beyond the cloud. It enables developers to run semantic and hybrid search close to their data, delivering low-latency, predictable retrieval across edge, on-prem, hybrid, and cloud environments.

Most vector databases are built for cloud-native deployments, while VectorAI DB is designed to run consistently across edge, on-prem, hybrid, and cloud environments. It delivers portable, local-first retrieval with predictable performance, including up to 22× higher QPS at scale on identical self-hosted hardware.

VectorAI DB supports modern Approximate Nearest Neighbor (ANN) indexing methods, including HNSW, for low-latency, high-accuracy search at scale.

VectorAI DB is model-agnostic and works with embeddings generated by any provider or framework. This includes OpenAI, Anthropic, Cohere, open-source models like Hugging Face, and custom or fine-tuned models.

Yes. VectorAI DB can create and store vector embeddings from multimodal data sources like text, images, audio, and video.