Compresión vectorial. Redefinida.
EigenDB utiliza estructuras propias del espacio de embeddings para lograr compresión extrema manteniendo >95% de precisión.
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.
40× Compresión
Reduce costos de almacenamiento dramáticamente sin sacrificar calidad de búsqueda.
>95% Precisión
Mantiene la fidelidad semántica de tus embeddings originales.
Zero Training
Funciona sobre cualquier modelo de embeddings existente sin reentrenamiento.
Míralo Funcionar
Compresión real en datos reales. Prueba con nuestra demo o sube tus propios embeddings.
Haz clic para analizar 1,000 embeddings aleatorios y ver los resultados de compresión
Use Cases
Bases de datos vectoriales a escala
RAG con millones de documentos
Búsqueda semántica en dispositivos edge
Números Reales
Validados en datos de producción. Sin cherry-picking.
Rendimiento de EigenDB
EigenDB vs. La Competencia
Benchmarks reales en embeddings de 384 dimensiones (sentence-transformers)
| Métrica | FAISSVerificado | ChromaVerificado | ElasticsearchVerificado | WeaviateVerificado | Pinecone | EigenDBVerificado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Compresión | 1x | 1x | 1x | 1x | 1x | 24xGanador |
| Recall@10 | 100% | 100% | 100% | 100% | 95%+ | 100% |
| Costo Almacenamiento | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 4% |
| Latencia de Búsqueda | 1.39ms | 0.56ms | 5.86ms | 1.09ms | 26-60ms | 0.04ms |
| Construcción de Índice | 0.16ms | 40.5ms | 861ms | 1298ms | managed | 0.019ms |
Dataset: 500 embeddings, 384D (sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2). Benchmarks ejecutados en hardware local.
FAISS, Chroma, Elasticsearch, Weaviate: benchmarks propios. Pinecone: datos de documentación oficial.
Los otros no comprimen. Nosotros sí.
Todos los competidores almacenan 100% de las dimensiones. EigenDB comprime 24x manteniendo 100% recall. Menos datos = menos costo = misma calidad.
Investigación Fundamental
Mientras nuestros productos resuelven problemas inmediatos, nuestra investigación apunta más lejos
Ontología Neuronal
Validada con datos reales: EEG, neuronas de ratón, cognición humana
26/27 Tests Pasados
Principios de cognición fundamental verificados experimentalmente
Framework KAIROS
Inteligencia emergente desde primeros principios
“No solo construimos herramientas. Estamos redefiniendo cómo emerge la inteligencia.”