ApertureDB
ApertureData · Coding
ApertureDB ist eine multimodale Datenbank von ApertureData, die Vektorsuche, einen Wissensgraphen und nativen Speicher für Text, Bilder, Video und Audio in einer Engine vereint.
Über ApertureDB
What Is ApertureDB
ApertureDB ist eine Datenbank für KI-Teams, die mit mehr als nur Text arbeiten. Sie speichert Bilder, Video, Audio, Dokumente und Embeddings in derselben Engine wie die Vektorsuche und einen Wissensgraphen, sodass die Daten nicht auf getrennte Systeme verteilt werden. Die Idee ist einfach: ein Ort für die multimodalen KI-Daten, ein Ort zum Abfragen.
Das Produkt schließt die Lücke zwischen Prototyp und Produktion. Viele Teams verbringen Monate damit, einen Vektorspeicher, einen Graphen und einen Objektspeicher zusammenzubauen, bevor sie überhaupt etwas ausliefern. ApertureDB bündelt diese Teile, sodass ein Projekt mit einer einzigen Arbeitslast startet und ohne Neuaufbau zu einem vollständigen Deployment wächst. Zudem bekommen KI-Agenten eine Gedächtnisschicht, damit ein Agent festhält, was er lernt, und diesen Kontext später wieder abruft.
Auch die Grenzen zählen. ApertureDB ist ein Entwicklerwerkzeug, keine App zum Anklicken, also kosten das Laden von Daten und das Schreiben von Abfragen echte Ingenieurszeit. Es läuft als verwaltete Cloud-Infrastruktur oder als Deployment beim Kunden, was echte Einrichtungsarbeit und eine Rechnung bedeutet, die mit den genutzten Maschinen steigt. Der Preis gilt pro Stunde und Instanz, also hängt der Aufwand davon ab, wie weit Sie skalieren.
Getting Started
- Starten Sie einen 30-tägigen kostenlosen Test in ApertureDB Cloud, oder sprechen Sie mit dem Vertrieb für ein eigenes Deployment.
- Installieren Sie den Python-Client oder das Kommandozeilen-Werkzeug und richten Sie es auf Ihren Endpunkt.
- Legen Sie ein Schema für die Objekte und Metadaten fest, die Sie speichern wollen, etwa Bilder mit ihren Beschreibungen und Tags.
- Laden Sie einen Datensatz. ApertureDB nimmt die Dateien und ihre Embeddings zusammen in einem Schritt auf.
- Starten Sie Abfragen, die Vektorähnlichkeit, Metadatenfilter und Graphbeziehungen in einem einzigen Aufruf mischen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von ApertureDB.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- KI- und ML-Ingenieure
- Teams, die RAG- und GraphRAG-Apps bauen
- Firmen mit visueller Suche in großem Maßstab
- Entwickler, die KI-Agenten bauen
Aufgaben
- Multimodale Suche und Abruf
- GenAI-Apps mit Wissen versorgen
- Trainingsdaten vorbereiten
- Visuelles Debugging
- Agenten ein Langzeitgedächtnis geben
Szenarien
- Ein kleines Team, das seine erste multimodale Funktion ausliefert
- Ein Händler, der falsch platzierte Produkte verfolgt
- Ein Ingenieur, der Vektordatenbanken vergleicht
- Eine Forschungsgruppe, die mit beschriftetem Video trainiert
Wichtigste Funktionen
Vektorsuche über jeden Datentyp
ApertureDB legt Embeddings neben das Medium, das sie beschreiben, also vergleicht eine einzige Abfrage Vektoren von Text, Bild, Audio oder Video, ohne Daten zu verschieben. Das Unternehmen meldet Suchantworten unter 10 Millisekunden und über 13.000 Abfragen pro Sekunde. Diese Zahlen stammen aus eigenen Benchmarks, also testen Sie sie mit Ihrer echten Last. Der praktische Gewinn ist ein Abruf, der schnell bleibt, wenn der Bestand auf Milliarden Objekte wächst.
Wissensgraph für Kontext
Die Vektorsuche allein findet Ähnliches. ApertureDB ergänzt einen Wissensgraphen, um Beziehungen zwischen Objekten und ihren Metadaten zu durchlaufen. Das zählt bei GraphRAG, wo eine Antwort davon abhängt, wie Datensätze zusammenhängen, nicht nur davon, wie nah zwei Vektoren liegen. ApertureData nennt 15 Millisekunden für Graphabfragen auf Graphen in Milliardenhöhe.
Nativer Speicher für multimodale Daten
Die Datenbank hält Text, Dokumente, Bilder, Video, Audio und Binärdateien in ihrer ursprünglichen Form. Es gibt keinen Konvertierungsschritt und keinen separaten Objektspeicher, der synchron gehalten werden muss. Für Teams, die mit Mediendateien und ihren Metadaten jonglieren, entfällt damit eine ganze Klasse von Pipeline-Fehlern.
Eingebaute Workflows und Plugins
Häufige Aufgaben wie das Erzeugen von Embeddings, das Ausführen einer Objekterkennung oder das Öffnen eines Jupyter-Notebooks kommen als fertige Workflows und Plugins. Sie hängen sie an Ihre eigene Pipeline, statt den Klebecode selbst zu schreiben. Ziel ist es, den Aufbau zu kürzen, der sonst die ersten Monate eines Projekts frisst.
Gedächtnisschicht für Agenten
ApertureDB dient als Gedächtnis für KI-Agenten. Ein Agent kann festhalten, was er lernt, mit dem Kontext an jedem Eintrag, und dieses Gedächtnis in späteren Läufen abfragen. ApertureData beschreibt das als den Schritt über oberflächliche Textagenten hinaus zu solchen, die visuellen und relationalen Kontext behalten.
Verwaltete Cloud mit eigener Option
ApertureDB Cloud ist vollständig verwaltet und läuft auf AWS, Google Cloud oder Azure, mit Stufen von einer kleinen Installation bis zu replizierten Produktionsclustern. Die Stufe Custom erlaubt ein vom Kunden verwaltetes Deployment und deckt Azure in allen US-Regionen ab. Sie entscheiden, wie viel Kontrolle Sie behalten und wie viel Sie abgeben.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Vereint Vektorsuche, Wissensgraph und multimodalen Speicher in einer Engine, sodass Daten nicht an drei Orten liegen.
- Behandelt Text, Bilder, Video, Audio und Dokumente nativ, ohne Konvertierungsschritt.
- Gibt KI-Agenten eine Gedächtnisschicht, die Kontext zwischen Läufen bewahrt.
- Liefert Workflows und Plugins für Embeddings und Objekterkennung, was den Aufbau kürzt.
- Bietet verwaltete Cloud-Stufen und eine eigene Option, um die Kontrolle Ihrem Fall anzupassen.
Nachteile
- Es ist ein Entwicklerwerkzeug, also kosten das Laden von Daten und das Schreiben von Abfragen Ingenieurszeit.
- Der Preis gilt pro Stunde und Instanz, was die Kosten schwerer vorhersagbar macht als eine feste Monatsgebühr.
- Zahlen wie die Suche unter 10 ms stammen aus den Benchmarks des Anbieters, nehmen Sie sie also als Aussagen, bis Sie Ihre Last testen.
- Der volle Funktionsumfang verlangt eine bezahlte Stufe, und der kostenlose Test läuft nur 30 Tage.
Häufige Fragen
ApertureDB speichert und durchsucht multimodale KI-Daten. Teams nutzen es, um Text, Bilder, Video und Audio in einer Datenbank zu halten, Vektor- und Graphsuche darüber laufen zu lassen und die Ergebnisse an GenAI-Apps und KI-Agenten zu geben.
Ähnliche Inhalte
Entdecke passende Tools, Skills und Artikel zu ApertureDB.
Alternativen zu ApertureDB
Base Code
Base44 (Wix) · Coding · ProduktivitätBase Code ist eine geteilte Cloud-Entwicklungsumgebung von Base44. Das Team beschreibt Änderungen an einem bestehenden GitHub-Repository im Chat, prüft sie in der Vorschau und reicht sie als Pull Request ein.
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · Schreiben · Bilder · CodingGoogle EmbeddingGemma 2 ist ein offenes Modell mit 740 Millionen Parametern, das Text, Code, Bilder, Audio und Videobilder in Vektoren eines gemeinsamen 768-dimensionalen Raums umwandelt und auf Handys und Notebooks läuft.
GitGlow
GitGlow · Coding · ProduktivitätGitGlow ist ein Git-Client für den Desktop, der Ihren Code und die Änderungen Ihrer KI-Agenten in einer Review bündelt, damit Sie vor dem Ausliefern sehen, was die Maschine verlässt.