Turbopufferは、ベクトルデータベースのコストの考え方を見直しています。すべてのデータを高価なメモリに置く代わりに、ベクトルを安価なオブジェクトストレージに保存し、よく使うデータをキャッシュします。大きなコレクションのコストを抑えつつ、頻繁に使うデータのレイテンシも低く保てます。
フィルタ付きの全文検索とベクトル検索に対応していて、サーバーレスの料金体系なのでクラスタの管理は要りません。非常に大きなコーパスを持つAIアプリケーションの検索に、企業が使っています。
Turbopufferは従量課金です。コールドデータへのクエリのレイテンシは、キャッシュ済みのデータより高くなります。代替にはPinecone、Qdrant、Milvus、Weaviate、pgvectorがあります。Turbopufferは、非常に大きなベクトルのコレクションを保存するチームに向いています。
