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sqlite-vss

将SQLite扩展为高效向量相似度搜索引擎

SQLite扩展向量搜索Faiss嵌入虚拟表Github开源项目

sqlite-vss是基于Faiss的SQLite扩展,为数据库增添向量搜索功能。这个开源工具可用于开发语义搜索、推荐系统和问答应用。它支持自定义向量和多种嵌入方式,API设计类似FTS5。sqlite-vss兼容Python、Node.js等多种编程语言,可通过pip、npm等包管理器安装。该扩展为开发者提供了在SQLite中实现高效向量相似度搜索的简便解决方案。

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介绍相关项目
oasysdb - 高性能混合向量数据库，兼容SQLite和Postgres
GithubOasysDBRustSQL数据库开源项目数据完整性混合向量数据库
OasysDB是一种混合向量数据库，利用SQLite和Postgres作为存储引擎，提供快速的向量索引层，确保数据的高完整性。目前仅支持Rust项目，未来计划提供RPC API以支持更多语言。OasysDB集成了SQLx进行SQL数据库操作，实现了灵活的向量索引算法，适合高性能检索需求。项目仍在早期开发阶段，欢迎在GitHub上贡献代码或提出建议。更多信息请访问官方网站或加入Discord社区。
rqlite - 将SQLite与分布式系统结合的轻量级关系型数据库
GithubSQLiterqlite关系型数据库分布式数据库容错系统开源项目
rqlite结合SQLite的简单性和分布式系统的强大功能，提供易于部署和操作的关系型数据库解决方案。它支持全文搜索、JSON、动态集群、安全加密和灵活一致性，适用于多个操作系统平台。rqlite以其可靠的数据存储和高可用性，成为轻量级分布式关系型数据存储的理想选择。
pgvectorscale - PostgreSQL扩展提升AI应用向量搜索性能并优化存储成本
AI应用GithubPostgreSQLpgvectorscale向量搜索开源项目性能优化
pgvectorscale是PostgreSQL的向量数据扩展，基于pgvector开发。它通过新的StreamingDiskANN索引和统计二进制量化压缩技术，提高了AI应用中嵌入向量的搜索性能和存储效率。与同类产品相比，pgvectorscale在保证相同召回率的情况下，显著降低了查询延迟，提高了吞吐量，同时大幅减少了存储成本。该项目采用Rust语言开发，为PostgreSQL社区贡献向量支持提供了新途径。
awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南
Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索
本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。
vectra - 基于Node.js的本地向量数据库 适用于轻量级AI应用
GithubNode.jsVectra向量数据库开源项目本地索引相似度搜索
Vectra是Node.js环境下的本地向量数据库，功能类似Pinecone和Qdrant，但采用本地文件存储方式。该项目主要用于处理小型静态数据集，具备元数据索引和相似度排序查询功能。Vectra特点在于快速加载和迅速查询响应，适合应用于提示工程和少样本学习等AI场景。此外，Vectra支持跨语言操作，可与Python等语言绑定协同工作。
vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
AIGithub向量搜索嵌入开源项目数据库机器学习
该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现，包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲，为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。
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。
vectordb - 基于C++实施高效的图遍历向量索引技术
EpsillaGithub云原生架构向量数据库开源项目性能优化自然语言搜索
Epsilla，这款开源矢量数据库以其高性能的向量检索、成本效率及可扩展性而备受欢迎。拥有完整的数据库管理系统功能并支持深度学习与自然语言处理查询，Epsilla同时实现云原生的无服务器多租户架构，并与多种生态系统无缝集成。
fast_vector_similarity - 向量相似度计算库，适用于数据分析、机器学习和统计任务
Fast Vector Similarity LibraryGithubPython绑定开源项目文本嵌入相似性度量高维数据
此库高效计算向量间多种相似度，广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度，提供Python绑定，易于集成。基于Rust开发，采用并行计算和矢量优化，并支持数据采样以提升计算稳健性，兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。
MyScale - 创新SQL向量数据库助力AI应用高效开发
AI工具MyScaleSQL人工智能向量数据库搜索
MyScale是一款融合向量搜索和SQL分析的创新数据库，为AI应用开发提供高性能解决方案。它支持高效的向量搜索、文本搜索和复杂查询，有效提升RAG效果。MyScale的MSTG向量引擎显著提高了速度并降低了成本。作为关系型向量数据库，MyScale支持高级SQL向量联合查询，并易于与主流AI开发框架集成。此外，MyScale还提供全面的全文搜索功能和安全合规保障，适合构建各类生产级AI应用。
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