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Pinecone
4.6
(22)
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Avaliações de pinha e detalhes do produto

Visão geral da pinha
O que é pinha?

Pinecone é um banco de dados de vetores gerenciado projetado especificamente para lidar com incorporações de vetores em aplicativos de aprendizado de máquina, permitindo uma pesquisa eficiente de similaridade em escala. Ele fornece uma API simples para armazenar e consultar vetores, facilitando a construção e implantação de aplicativos baseados em IA que exigem correspondência de similaridade vetorial rápida e precisa, como sistemas de recomendação, recuperação de imagens e tarefas de processamento de linguagem natural.

Empresa Pinha Sistemas Inc.
Ano fundado 2020
Tamanho da empresa funcionários 11-50
Sede São Francisco, Califórnia, Estados Unidos
Redes sociais
Categorias de pinha ativadas Findstack
Tire dúvidas sobre pinha
Para que serve a pinha?
Como o Pinecone se compara ao PG Vector?
Quais são os prós e os contras da pinha?
Detalhes do produto pinha
Capacidades
AI
API
CLI
Segmento
Negócio pequeno
mercado médio
Freelancer
Empreendimento
desenvolvimento Nuvem / SaaS / Baseado na Web
Suporte Bate-papo, e-mail/help desk, perguntas frequentes/fórum, base de conhecimento
Training Documentação, vídeos, webinars
Idiomas Inglês
Recursos de pinha
Conformidade com ÁCIDO
Controles de Acesso
Backup e Restauração
Opções de implantação em nuvem
Painéis personalizáveis
Compressão de dados
Importação / Exportação de dados
Fragmentação de dados
Ferramentas de desenvolvimento
Arquitetura Distribuída
Tolerância ao erro
Pesquisa de texto completo
Tratamento de dados geoespaciais
High Availability
Implantação híbrida
Indexação
APIs de integração
Baixa latência
Integração de aprendizado de máquina
Monitoramento e Alertas
Suporte multimodelo
Implantação no local
Métricas de desempenho
Otimização de Consulta
Processamento de dados em tempo real
réplica
AMPLIAR
Segurança e criptografia
Suporte para operações vetoriais
Gerenciamento de Usuários
Aviso Legal
Nossa pesquisa é selecionada a partir de diversas fontes confiáveis ​​e tem como objetivo oferecer conselhos gerais. Não garantimos que nossas sugestões funcionarão melhor para cada caso de uso, portanto, considere suas necessidades exclusivas ao escolher produtos e serviços. Sinta-se à vontade para compartilhar seu retornos.
Última actualização: Julho 15, 2024
Logotipo da pinha
22 Pinecone Opinões
4.6 fora de 5
Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
04 Dezembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
VJ
Vale J.
Fundador
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"Usando Pinecone para pesquisa semântica"
O que você mais gosta na Pinha?

Pinecone made it easy for my team to significantly accelerate our AI services through vector search. While vector databases have become more commonplace, they continue to introduce new features to stay on the cutting edge and add support new applications. The service is easy to setup and maintain. Theirservice is faster and more stable than some open-source alternatives that we considered.

O que você não gosta na pinha?

While Pinecone can be hosted on both GCP and AWS, it would be great if they also suppoted Azure. We have tested both and had the highest uptime when running PineCone on AWS.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

We use PineCone to accelerate vector search and cachine for nearly all our AI services. It reduces both speed and cost by reducing the need to recompute embeddings,

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
19 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
NG
Nikodem G.
Fundador
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"Banco de dados de vetores fácil e confiável"
O que você mais gosta na Pinha?

I really appreciate how Pinecone makes it easy to integrate vector search into applications. Its cloud-native setup and simple API mean I don't have to worry about infrastructure issues. Also, the performance is fantastic, even with massive amounts of data, and the low latency is a huge plus.

O que você não gosta na pinha?

Being relatively new, it lacks some features and integrations compared to more established databases. And, there's a bit of a learning curve to fully leverage its capabilities. Additionally, there are some limitations regarding customization and exportability of vectors outside of Pinecone.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Semantic Search: Pinecone excels in understanding the context and meaning of queries, which is essential for accurately retrieving relevant information during meetings. Recommendation Systems: Its ability to handle complex data makes it suitable for suggesting relevant topics or actions based on the meeting's context.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
17 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
Alexei S. avatar
Aleksei S.
Líder da equipe de back-end
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"Banco de dados vetorial que simplesmente funciona"
O que você mais gosta na Pinha?

We did a lot of research on vector databases at Refsee.com and tried many things: embedded db into the docker image served at AWS Lambda (believe me, that's not what you want), Milvus, Pinecone etc. We always had problems and necessity of extra tuning before, both with self-hosted OSS dbs and managed ones, but Pinecone really did the trick! It just works!

O que você não gosta na pinha?

As usual, if you choose managed solution you get a vendor lock. Probably can be costly if you scale and no option for on-prem installation

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

We do vector search over our own datasets – basically a "google images" on our own data

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
16 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
YC
Yash C.
Fundador
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"O VectorDB mais rápido em produção até agora"
O que você mais gosta na Pinha?

The speed. Hands down. QPS and the throughput is just the best in the industry. Easiest to get started with. Good support for parallel processing and batching.

O que você não gosta na pinha?

Nothing, just could release more complex document related retrieval systems.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Semantic search is hands down a new way to search which is extremely efficient. Pinecone does a great job at not only providing the vector DBMS but giving the oppurtunity for scale.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
16 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
JY
José Y.
Fundador
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"Fácil de usar e implementar"
O que você mais gosta na Pinha?

Quick to signup and implement and use it as daily basis. Performance is stable and very good.

O que você não gosta na pinha?

I don't have anything bad about Pinecone.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

We are building the RAG application.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
15 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
Avatar de James Kwon L.
James KwonL.
Fundador
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"Banco de dados de vetores amigável ao usuário e ao desenvolvedor que ajudou nossa empresa a crescer"
O que você mais gosta na Pinha?

Pinecone has helped our company, fevr.io, scale our semantic chat functionality across three key regional markets. The responsiveness and ease of implementation has been a huge plus for our developers. The documentation has been very helpful as well, especially in terms of integrations with products like OpenAI and Langchain. Add to that, the customer support has been tremendously useful.

O que você não gosta na pinha?

While not necessarily a negative feedback, having even more research data on how different dimensions and pods affect various responses would be a helpful resource to have as a reference.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Storing embeddings of documents is quite costly and difficult to manage. Pinecone solves this with solutions that are easy to implement with OpenAI's API. It allows for rapid prototyping of custom chat models.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
15 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
Jimmie A. avatar
Jimmy A.
Fundador e responsável
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"Eficiente e fácil de usar, ideal para iniciantes em bancos de dados vetoriais"
O que você mais gosta na Pinha?

I recently started using Pinecone and was impressed with how user-friendly it is, especially for someone new to vector databases. Its standout feature is its focus on doing one thing exceptionally well. The documentation is clear and easy to follow, making the setup process smooth. Both indexing and query times are impressively fast, which significantly enhances efficiency. I chose Pinecone over other options because it supports larger vector sizes, a key requirement for my needs. Highly recommend Pinecone for its simplicity, speed, and capabilities.

O que você não gosta na pinha?

There are a couple of areas where Pinecone could improve. First, the options for datacenter hosting are limited. For instance, if using AWS, it currently only supports the us-east-1 region, which can be restrictive. Second, the console lacks robust security measures for critical actions. Adding a Multi-Factor Authentication (MFA) verification for deleting indexes and projects would enhance security and prevent accidental data loss.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Pinecone plays a crucial role in our workflow by efficiently storing vectors from OpenAI Embeddings. This capability allows us to effectively identify and link related content across various features of our platform. The result is a more cohesive and intuitive user experience, as we can seamlessly connect relevant information and offerings. This not only enhances our platform's functionality but also significantly improves user engagement and satisfaction.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
15 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
RD
Rico D.
Fundador
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"Eu não poderia estar mais satisfeito"
O que você mais gosta na Pinha?

I have a Pinecone index that I've had to double in size three times now to handle the nearly 10 million vectors I have stored. Despite the increase in size, the search speed has remained constant, and upsert speed has actually increased.

O que você não gosta na pinha?

This may not be unique to Pinecone, but you need to make sure you figure out your data schema up front because it requires some work to change records at scale if you want to add or modify metadata.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Fast speed and fully managed. I don't have to worry about anything other than paying the bill.

Empresa (> 1000 emp.)
26 de Outubro, 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
Avatar de Rajan G.
Rajan G.
Engenheiro de aprendizado de máquina Ii
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"Melhor banco de dados de vetores"
O que você mais gosta na Pinha?

- Its retrieval process is good compared to other vector DB - We can visualize it in UI

O que você não gosta na pinha?

It could have been open source which can make it easily usable with high demand.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Doc search and embedding storage and text retrival

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
05 Agosto , 2023
 fonte
Classificação geral:
5.0
Prashanth D. avatar
Prasanth D.
Engenheiro de chumbo
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"Banco de dados de vetores"
O que você mais gosta na Pinha?

Pinecone used for indexing or searching of duplicate documents or similarity search score with our query. It helps to detect the anamolies easily. Mostly i liked this database to store my data as a vector form.

O que você não gosta na pinha?

Pinecone premium subscription for various indexes and pods control.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Helps me to easily upsert vectorized data to pinecone vector Db.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
20 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
4.5
WJ
Wenbo J.
Fundador
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"Uma das maneiras mais convenientes de construir um aplicativo baseado em LLM"
O que você mais gosta na Pinha?

You can deploy pinecone very fast without caring about the backend things like docker,storage etc. with an account you can directly building your app with the offical API and python code.

O que você não gosta na pinha?

the price is relatively high comparing to some opensourced alternative.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

We are building a LLM-based Application. Pinecone is the essential part of RAG solution.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
19 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
4.5
JN
Jiří N.
Professor visitante na Faculdade de Direito
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"Banco de dados de vetores poderoso e fácil de usar"
O que você mais gosta na Pinha?

It is very easy to integrate the Pinecone API with a text generation application using LLM. Semantic search is very fast and allows more complex queries using metadata and namespace. I also like the comprehensive documentation.

O que você não gosta na pinha?

For organizations that need only a little more capacity than is available in a single free pod, the pricing may be more favorable.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

We use Pinecone as a vector database containing almost 150,000 of decisions of the Supreme Court of the Czech Republic and approximately 50 legal statutes. Pinecone serves as the backbone for the knowledge retrieval (RAG) of our legal research application.

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
16 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
4.5
OB
Óscar B.
Fundador
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"Banco de dados de vetores de nível empresarial fácil de usar"
O que você mais gosta na Pinha?

We started using Pinecone pretty early on. I like the light UI on top of an API-first approach. We have been using it now for millions of daily queries, and it has rarely, if ever, gone down or giving us trouble. Highly recommended!

O que você não gosta na pinha?

Not sure what to say here. It's been a good experience overall. If I had to say something, the pricing was tricky to groc.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Fast retrieval of multi-modal search queries

Pequenas empresas (50 funcionários ou menos)
16 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
4.5
Cristian V. avatar
Cristiane V.
Cientista de dados
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"banco de dados de vetores rápido e fácil de configurar"
O que você mais gosta na Pinha?

The things I mostly like are: - that is easy to set up by following the docs - fast for loading and updating embeddings in the index - easy to scale if needed

O que você não gosta na pinha?

- that is not open source - I cannot query the full list of ids from an index (I needed to build a database and a script to track what products I have inside the index) - customer support by mail takes too much time

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

I built a deep learning model for product matching in the ecommerce industry. One of the steps for the system is to find candidates that are potential matches for the searched product. Becase of this, I needed a vector database to store the embeddings (texts and image) for the products for doing a similarity search as a first step of the product matching system.

Mercado Médio (51-1000 emp.)
16 Novembro, 2023
 fonte
Classificação geral:
4.0
AS
Archontellis Rafail S.
Fundador
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"GWI na pinha"
O que você mais gosta na Pinha?

Easy of use and metadata filtering. Pinecone is one of the few products out there that is performant with a query that contains metadata filtering.

O que você não gosta na pinha?

The pricing doesn't scale well for companies with millions of vectors, especially for p indexes. We experimented with pgvector to move our vectors in a postgres but the metadata filtering performance was not acceptable with the current indexes it supports.

Que problemas a Pinecone está resolvendo e como isso está beneficiando você?

Semantic search for now.