Performance that holds up in production
QPS at 10M vectors
Built for real-time AI applications that can’t afford to wait.
recall at scale
No accuracy tradeoff as your dataset grows.
milliseconds
p99 latency for consistent performance from prototype to production.
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
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.
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.
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
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.