VectorAI DB

Base de données vectorielle conçue pour l’edge et le sur site

Deploy reliable RAG and semantic search on embedded devices, factory floors, and disconnected environments. Your VectorDB runs where cloud databases can’t.
VectorAI DB héros
Fiabilité approuvée par 25 entreprises du Fortune 100

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

icône des flèches bleues

La latence du réseau entrave le fonctionnement des applications en temps réel

Les allers-retours vers le cloud ajoutent 200 à 400 ms à chaque requête effectuez. Il est impossible de développer des applications dont le temps de réponse est inférieur à 100 ms lorsque votre base de données est la principale source de latence.

icône de connectivité

Les infrastructures tierces entravent les déploiements réglementés

La loi HIPAA et le RGPD exigent que vous gardiez le contrôle de vos données. Les services cloud impliquent un traitement par des tiers qui ne respecte pas vos exigences en matière de conformité.

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Une architecture exclusivement basée sur le cloud empêche la mise en œuvre de certains déploiement

Vos appareils en périphérie, vos environnements hors réseau et Embarqué ne peuvent pas compter sur une connexion Internet fiable. Les bases de données dans le cloud ne permettent pas de prendre en charge certaines catégories de vos applications d'IA.

From install to production in minutes

Découvrez les ressources disponibles et développez des applications dans le langage de votre choix

Start Building for Free
Get started with VectorAI AB

Pourquoi VectorAI DB ?

ai icon
Conçu pour l'IA fonctionnant en local

À déployer sur Embarqué , des serveurs périphériques ou des installations isolées du réseau. Fonctionne hors ligne et se synchronise dès qu'une connexion est établie.

icône de l'éclair
Requêtes locales en moins de 15 ms

Éliminez la latence du réseau. La recherche VectorAI DB s'exécute là où votre IA s'exécute, que ce soit sur l'appareil, en périphérie ou dans votre centre de données.

icône de flux
Développez une fois, déployez partout

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

icône des solutions de communication bleues
Vos données restent les vôtres

déploiement sur site déploiement aux exigences du RGPD, de la loi HIPAA et en matière de localisation des données, sans recourir à un traitement dans le cloud par un tiers.

Conçu pour les développeurs en périphérie

Actian VectorAI DB permet une IA portable grâce aux capacités suivantes :

FAQ

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.