Exécutez des modèles ONNX et TensorFlow directement dans la base de données. Les modèles s’exécutent dans la base. Les données restent en place. Les requêtes renvoient des résultats en quelques millisecondes.

Type vectoriel natif avec modèles d’embeddings intégrés, indexation par plus proches voisins approximatifs et recherche de similarité.

Combine la recherche de similarité avec le filtrage par mots-clés afin de récupérer un contexte précis et pertinent pour les applications RAG.

Fonctions définies par l’utilisateur sécurisées en Python, Scala ou JavaScript, pour connecter directement vos workflows à des modèles de langage de toute taille.

Connectez directement les agents d’IA via le MCP Server.

Prétraitement des données basé sur SQL, avec fonctions de prétraitement ML intégrées et tables transitoires. Le calcul de features en ligne s’exécute dans la base de données, là où les données se trouvent déjà.

Déployez entièrement sur site, sur n’importe quel matériel. La solution fonctionne intégralement sur votre matériel, sur votre réseau, dans votre environnement.

Lisez nativement les formats Iceberg et Delta, avec gestion des identifiants et mise en cache des objets externes. Vos données restent dans des formats ouverts, sur une infrastructure que vous contrôlez.

Contrôle total des endpoints de modèles d’IA et de l’inférence dans la base de données. Vous choisissez les modèles, vous possédez les déploiements et vous auditez les décisions.

Les fonctions définies par l’utilisateur en Python, Scala et JavaScript s’exécutent dans le périmètre de sécurité de la base de données.

Chiffrement au repos et en transit, avec masquage dynamique des données et désidentification au niveau des colonnes. Conçu pour les environnements réglementés, isolés et soumis à de fortes exigences de conformité.

Traite des lots de valeurs de colonnes en une seule instruction CPU. Le débit des requêtes analytiques évolue avec le matériel, pas avec la configuration.

L’exécution des requêtes s’appuie sur le cache CPU plutôt que sur la RAM. Une approche reconnue comme plus rapide que les bases de données in-memory traditionnelles pour les workloads OLAP typiques.

Distribue le traitement des requêtes sur tous les cœurs disponibles, avec partitionnement automatique et index de stockage automatiques. Les requêtes ne touchent que les données dont elles ont besoin.

Utilise une architecture brevetée Positional Delta Tree pour fournir des mises à jour et insertions en temps réel sur des jeux de données massifs, sans jamais sacrifier les performances de lecture ultra-rapides et à faible latence exigées par les workloads analytiques.

Séparation du stockage et du calcul, avec configuration de la mémoire runtime et prise en charge du stockage hiérarchisé. Faites évoluer la couche sous pression sans toucher au reste.

Ingestion de données live via DataConnect et interrogation aux côtés des données historiques avec une latence inférieure à la seconde. Un seul système pour le streaming et le batch.