Actian VectorAI DB

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

Implementar un RAG y búsqueda semántica en dispositivos integrados, plantas de producción y entornos sin conexión. Actian VectorAI DB funciona donde las bases de datos en la nube no pueden.

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Las principales empresas confían en Actian

Desarrolla localmente, implementa de forma segura y amplía tu infraestructura

VectorAI DB hero

Más de 1.900 consultas por segundo en un conjunto de datos de 10 millones de vectores. Diseñado para aplicaciones de IA en tiempo real que no pueden permitirse esperar.

La precisión de la recuperación se mantiene por encima del 99,4 % entre 1 y 10 millones de vectores. No se produce ninguna pérdida de precisión a medida que crece el conjunto de datos.

El 99 % de las consultas se procesan en menos de 13 milisegundos, independientemente del tamaño del conjunto de datos. Rendimiento constante y predecible, desde la fase de prototipo hasta la producción.

Las bases de datos vectoriales en la nube no se diseñaron para casos de uso en el borde

icono de conectividad

La latencia de la red bloquea las aplicaciones en tiempo real

Las idas y venidas en la nube añaden entre 200 y 400 ms a cada consulta que hace. No puede crear aplicaciones con una latencia inferior a 100 ms si la mayor parte de la latencia viene de la base de datos.

icono de segmento

La infraestructura de terceros impide las implementaciones reguladas

La HIPAA y el RGPD exigen que sus datos sigan bajo su control. Los servicios en la nube implican un tratamiento por terceros que no cumple con sus exigencias de cumplimiento.

icono de copia de seguridad en la nube

La arquitectura solo en la nube bloquea escenarios enteros de implementación

Sus dispositivos de borde, entornos desconectados y sistemas integrados no asumen un Internet fiable. Las bases de datos en la nube dejan sin abordar categorías enteras de sus aplicaciones de IA.

¿Por qué apostar por VectorAI DB?

icono de IA en blanco
Diseñado para una IA ejecutada localmente

Implemente en dispositivos integrados, servidores de borde o instalaciones aisladas. Funciona offline y se sincroniza cuando se conecta.

Consultas locales en menos de 15 ms

Elimine la latencia de red. La búsqueda en VectorAI DB se hace donde se ejecuta su IA: en el dispositivo, en el borde o en su centro de datos.

Cree una vez, implemente donde sea

Utiliza la misma arquitectura desde el prototipo hasta la producción, desde Raspberry Pi hasta la nube empresarial. Sin necesidad de reescribir el código para adaptarlo a cada entorno.

Sus datos siguen perteneciéndole.

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

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Creado para desarrolladores en el borde

Crea, prueba y ejecuta la IA allí donde se encuentran realmente tus datos

 

Ingenieros de IA en el borde

Desarrolla sistemas autónomos, robótica y aplicaciones de IoT que requieran búsquedas vectoriales en dispositivos con recursos limitados.

Implementar en: NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, servidores industriales de borde

Equipos de fabricación

Utilice la inteligencia artificial en entornos industriales sin conexión para el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la optimización de la producción.

Implementar en: Instalaciones aisladas, plantas de producción, líneas de producción

Desarrolle una IA que cumpla con la HIPAA y mantenga los datos de los pacientes en las propias instalaciones para el apoyo a la toma de decisiones clínicas, el diagnóstico por imagen y la búsqueda de historiales.

Implementar en: Centros de datos de hospitales, servidores de clínicas, instalaciones de investigación

Gestione la búsqueda de vectores en sitios distribuidos, como tiendas, sucursales e implementaciones multirregionales.

Implementar en: Entornos híbridos, perímetro + nube, infraestructura multisitio

Sea el primero en probar VectorAI DB

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Preguntas frecuentes

VectorAI DB está diseñado para su implementación en dispositivos periféricos y embebidos. Funcionamos en Raspberry Pi, en fábricas aisladas de la red y en entornos sin conexión.

Sí. Utiliza las mismas API tanto en el portátil como en el centro de datos. Desarrolla localmente, implementa en cualquier lugar.

2 comandos de Docker. Menos de 5 minutos desde la instalación hasta la primera consulta.

La misma arquitectura, desde 100 000 hasta más de 100 millones de vectores. El rendimiento se mantiene constante independientemente del tamaño de la implementación.

Hardware: Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, x86, ARM
Marcos de trabajo: LangChain, LlamaIndex
SDK: Python, JavaScript