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aquila

高效构建神经信息检索应用的工具

Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎,专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据,并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师,以便快速构建神经信息检索应用,且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署,集成简便。目前处于 alpha 版本,并已在生产环境中使用。

nucliadb - 专为非结构化数据设计的AI搜索数据库
GithubNLPNucliaDBPython开源项目搜索引擎数据库
NucliaDB是一款专为存储和搜索非结构化数据设计的强大数据库。它支持向量、全文本和图形索引的混合搜索,由Rust和Python编写,能处理大规模数据集并支持多租户系统。通过Nuclia云平台,无需额外的数据提取、丰富和推理操作。其主要功能包括存储文本、文件、向量、标签和注释,进行语义搜索和高效数据导出,支持云端数据提取、资源备份及分布式搜索。
qdrant - 面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库
AI应用GithubQdrant向量搜索引擎开源项目热门神经网络语义搜索
Qdrant是一个面向AI应用的向量相似性搜索引擎和数据库,提供了一个便捷的API用于存储、搜索和管理数据点。它支持扩展筛选,可用于各种基于神经网络或语义匹配的应用,如分面搜索等。Qdrant支持完全托管的云服务,包括免费层。具备高性能和可扩展性,适用于各种规模的部署。
NeumAI - 优化大规模检索增强生成的开发者数据平台
GithubNeum AIRAG向量数据库大语言模型开源项目数据平台
Neum AI是一个数据平台,帮助开发者利用检索增强生成(RAG)技术。它从现有数据源提取数据,生成向量嵌入,并导入向量数据库进行相似性搜索。平台具有高吞吐量分布式架构,处理数十亿数据点,内置数据连接器和实时同步功能,确保数据最新,并支持元数据混合检索,提供全面的RAG解决方案。
awadb - AI原生向量数据库 实时高效易用
AIAwaDBGithub向量数据库实时搜索嵌入向量开源项目
AwaDB是一款为AI应用优化的向量数据库,无需复杂设置即可使用。它支持毫秒级实时搜索,基于多年生产经验打造,稳定可靠。AwaDB可本地运行或Docker部署,提供Python SDK和RESTful API,轻松处理文本、图像等非结构化数据的向量嵌入和检索。适用于各类AI应用场景,简化向量数据管理和检索流程。
weaviate - 高性能、扩展性强、多模块支持的开源向量数据库
GithubWeaviate向量数据库开源开源项目快速搜索机器学习
Weaviate 是一个云原生的开源向量数据库,采用先进的机器学习模型将文本、图片等数据转化为可搜索的向量。它不仅速度快,还具备高度灵活性,支持在导入数据时进行向量化或上传现成的向量。此外,Weaviate 可通过多种模块与 OpenAI、Cohere、HuggingFace 等热门服务和模型库集成。其设计从快速原型开发到大规模生产部署均能应对,并具备推荐、摘要和神经搜索等功能。
vectordb - 本地化嵌入模型文本检索,优化AI应用性能
AI特性GithubKagi SearchVectorDB向量搜索开源项目本地数据存储
VectorDB是一款简单轻量的本地嵌入模型文本检索工具,具有低延迟和小内存占用的特点,广泛应用于Kagi Search的AI功能。通过自动分块和嵌入搜索,VectorDB在完全本地运行的情况下提供了高效的内容过滤和检索功能。用户可以通过简单的代码示例快速加载数据并进行检索,还可根据需求选择不同的嵌入模型和分块策略,以适应多种应用场景。
astra - 高性能云原生数据搜索与分析平台
AstraGithubKubernetes支持云原生搜索引擎全文搜索开源项目日志分析
Astra是一款云原生搜索和分析引擎,专门针对日志、追踪和审计数据设计。该引擎易于部署和管理,具有高成本效益,可扩展至PB级数据规模。Astra提供全文搜索功能,优先处理最新数据,并为Kubernetes和Grafana提供原生支持。它还具备自动扩展、多租户和零数据丢失等特性,可作为大多数Opensearch日志用例的替代方案。
milvus - 支持嵌入相似性搜索与AI应用的开源的云原生向量数据库
AI应用GithubMilvus向量数据库嵌入相似搜索开放源代码开源项目
Milvus是一个开源向量数据库,专为提高嵌入相似性搜索和AI应用的效率。2.0版本采用云原生设计,支持存储与计算分离,全无状态组件提升弹性与灵活性。主要功能包括毫秒级查询、简化非结构化数据管理、高可靠性、强扩展性和混合搜索等。已有超过1000家企业用户和27000+ GitHub星标,并受到活跃的开源社区支持。
lancedb - 高效管理与检索嵌入的开源多模态向量数据库
GPU支持GithubLanceDB多模态数据嵌入管理开源项目矢量搜索
LanceDB 是一款开源的多模态向量数据库,具备持久存储功能,能够简化嵌入的管理与检索。它支持生产级别的向量搜索,无需管理服务器,可存储、查询和过滤向量、元数据以及多模态数据(包括文本、图片、视频、点云等)。它还支持向量相似性搜索、全文搜索和SQL查询,并提供原生的Python和JavaScript/TypeScript支持,同时实现零拷贝和自动版本管理。LanceDB 与 LangChain、LlamaIndex、Apache-Arrow、Pandas、Polars、DuckDB 等多个生态系统集成。其核心由Rust编写,基于Lance构建,专为高性能机器学习工作负载而设计。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术,包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发,支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks,开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例,深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
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