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高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

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。

:mag: Awesome Vector Database Awesome

A curated list of awesome works related to high dimensional structure/vector search & database

Services

Comparisons

Libraries & Engines

Multidimensional data / Vectors

Texts

Others

  • SimSIMD: Efficient Alternative to scipy.spatial.distance and numpy.inner

Benchmarks & Databases

📚 Books

Conferences & Workshops

Courses

Others

  • VectorHub: a free, open-source learning website for people (software developers to senior ML architects) interested in adding vector retrieval to their ML stack.

Publications

Survey

  • :star: Pan, James Jie, Jianguo Wang, and Guoliang Li. "Survey of Vector Database Management Systems." arXiv preprint arXiv:2310.14021 (2023). [Paper]
  • Aumüller, Martin, and Matteo Ceccarello. "Recent Approaches and Trends in Approximate Nearest Neighbor Search." {IEEE} Data Engineering Bulletin (2023).
  • Nearest neighbor search: the old, the new, and the impossible. Andoni, Alexandr. [Paper]

Quantization

Source: A survey of product quantization.

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