HelixDB
Stores graph, vector, and temporal data in one database for AI agents and retrieval-augmented generation.
≈ 90визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-19
- Для кого
- AI developers and teams building agents, RAG systems, and knowledge-intensive applications
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активно развиваетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Своя установкаAPI
- store and retrieve long-term memory for AI agents
- search across graphs, vectors, and text simultaneously
- build knowledge bases for company-wide semantic search
- #68
SurrealDB
Хранит документы, графы, векторы и реляционные данные в одном движке со встроенным слоем памяти агентов.
3.5kЖивойОт $0.02 за использование2015 - #359
Endee.io
Vector search and retrieval platform combining semantic, full-text, and multi-vector search for AI applications at scale.
39ПоддерживаетсяОт $99/мес - #1046
YantrikDB
Persistent memory database for AI agents that stores and retrieves facts across sessions with conflict detection.
36 ссылающихся доменовне прочитано— - #1755
zinfradb
Stores and searches vectors, graphs, and text in a single database binary.
Набирает аудиториюне прочитано— - #1
JetBrains
Интегрированные среды разработки для Java, Python, JavaScript, C++, .NET и Kotlin с анализом кода и отладкой.
492kЖивой—2002 - #2
DeepSeek
API языковой модели для задач генерации текста и рассуждения.
490kЖивойОт $0.02 за использование2023
Что такое HelixDB?
Stores graph, vector, and temporal data in one database for AI agents and retrieval-augmented generation.
Для кого HelixDB?
AI developers and teams building agents, RAG systems, and knowledge-intensive applications
Пользуются ли HelixDB?
Набирает аудиторию: ≈ 90 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
HelixDB ещё развивают?
Активно развивается.
Чем заменить HelixDB?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: SurrealDB, Endee.io, YantrikDB, zinfradb, JetBrains, DeepSeek.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.