Compresión de datos
Compresión vectorial. Redefinida.
EigenDB utiliza estructuras propias del espacio de embeddings para lograr compresión extrema manteniendo >95% de precisión.
40×compresión
EigenDB
Los embeddings vectoriales son fundamentales para RAG, búsqueda semántica y bases de datos de conocimiento. EigenDB descubre la estructura intrínseca de estos espacios para comprimir hasta 40× sin necesidad de reentrenamiento.
1
40× Compresión
Reduce costos de almacenamiento dramáticamente sin sacrificar calidad de búsqueda.
2
>95% Precisión
Mantiene la fidelidad semántica de tus embeddings originales.
3
Zero Training
Funciona sobre cualquier modelo de embeddings existente sin reentrenamiento.
Applications
Use Cases
1
Bases de datos vectoriales a escala
2
RAG con millones de documentos
3