Base de données Actian VectorAI

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

Déployer fiable RAG et une recherche sémantique sur Embarqué , dans les usines et dans les environnements hors réseau. Actian VectorAI DB fonctionne là où les bases de données cloud ne le peuvent pas.

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Les plus grandes entreprises font confiance à Actian

Développez localement, déployez en toute sécurité et évoluez avec votre infrastructure

VectorAI DB héros

Plus de 1 900 requêtes par seconde sur un jeu de données de 10 millions de vecteurs. Conçu pour les applications d'IA en temps réel qui ne peuvent se permettre d'attendre.

La précision de la recherche reste supérieure à 99,4 %, que le nombre de vecteurs varie entre 1 et 10 millions. La précision ne diminue pas à mesure que votre jeu de données .

99 % des requêtes sont traitées en moins de 13 millisecondes, quelle que soit jeu de données . Des performances constantes et prévisibles, du prototype à la mise en production.

Les bases de données vectorielles dans le cloud n'ont pas été conçues pour les cas d'utilisation en périphérie

icône de connectivité

La latence réseau bloque les applications en temps réel

Les allers-retours avec le cloud ajoutent 200 à 400 ms à chaque requête. Vous ne pouvez pas créer des applications sous les 100 ms si votre base de données représente l’essentiel de la latence.

icône de segment

L’infrastructure tierce bloque les déploiements réglementés

HIPAA et le RGPD exigent que vos données restent sous votre contrôle. Les services cloud introduisent un traitement par des tiers qui ne répond pas à vos exigences de conformité.

icône de sauvegarde dans le nuage

Les architectures exclusivement cloud bloquent des scénarios de déploiement entiers

Vos appareils edge, environnements déconnectés et systèmes embarqués ne peuvent pas dépendre d’une connexion Internet fiable. Les bases de données cloud laissent de côté des catégories entières de vos applications d’IA.

Pourquoi VectorAI DB ?

icône IA blanche
Conçue pour l’IA qui s’exécute localement

Déployez sur des appareils embarqués, des serveurs edge ou des installations isolées. Fonctionne hors ligne et se synchronise une fois connectée.

Requêtes locales en moins de 15 ms

Éliminez la latence réseau. La recherche VectorAI DB s’exécute là où votre IA s’exécute : sur l’appareil, en edge ou dans votre data center.

Développez une fois, déployez partout

Utilisez la même architecture du prototype à la mise en production, du Raspberry Pi au cloud d'entreprise. Pas de réécriture spécifique à chaque environnement.

Vos données restent les vôtres

Le déploiement sur site répond aux exigences du RGPD, de HIPAA et de résidence des données, sans traitement par un cloud tiers.

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Conçue pour les développeurs en edge

Développez, testez et exploitez l'IA là où se trouvent réellement vos données

 

Ingénieurs Edge AI

Développez des systèmes autonomes, des solutions robotiques et des applications IoT nécessitant une recherche vectorielle sur des appareils aux ressources limitées.

Déployer sur : NVIDIA Jetson, Raspberry Pi, serveurs industriels de périphérie

Équipes industrielles

Utilisez l'IA dans des environnements industriels hors réseau pour la maintenance prédictive, le contrôle qualité et l'optimisation de la production.

Déployer vers : Installations isolées du réseau, ateliers, chaînes de production

Développez une IA conforme à la loi HIPAA qui conserve les données des patients sur site support la décision clinique, d'imagerie médicale et enregistrement .

Déployer sur : Centres de données hospitaliers, serveurs de cliniques, centres de recherche

Gérer la recherche vectorielle sur des sites distribués tels que les points de vente, les succursales et les déploiements multirégionaux.

Déployer sur : Environnements hybrides, périphérie + cloud, infrastructure multisite

Soyez parmi les premiers à tester VectorAI DB

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FAQ

VectorAI DB est conçu pourdéploiement en périphérie et sur Embarqué . Nous fonctionnons sur Raspberry Pi, dans des usines en isolation physique et dans des environnements hors réseau.

Oui. Utilisez les mêmes API, que ce soit sur un ordinateur portable ou dans un centre de données. Développez localement, déployez partout.

2 commandes Docker. Moins de 5 minutes entre l'installation et requête première requête.

La même architecture, qu'il s'agisse de 100 000 ou de plus de 100 millions de vecteurs. Les performances restent constantes, quelle que soit déploiement .

Matériel : Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, x86, ARM
Frameworks: LangChain, LlamaIndex
SDK :Python, JavaScript