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jvector

高性能向量索引库 支持图索引和大规模搜索

JVector是一个基于图的向量索引库,采用DiskANN设计并支持可组合扩展。它实现单层图和非阻塞并发控制,具有线性扩展能力。该库提供两阶段搜索、量化压缩和大于内存的索引构建功能,有效降低内存使用并提升搜索速度。JVector主要用于大规模近似最近邻搜索,为高维向量检索提供高效方案。

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。
sqlite-vec - 跨平台SQLite向量搜索扩展 支持多种编程语言
GithubSQLite扩展sqlite-vec向量搜索嵌入式向量开源项目数据库
sqlite-vec是一个轻量高效的SQLite向量搜索扩展。该项目支持存储和查询多种类型的向量,采用纯C语言开发,无外部依赖,可在各种SQLite环境中运行。作为sqlite-vss的升级版,sqlite-vec新增了通过rowid子查询预过滤向量的功能。这个Mozilla Builders项目获得了多家公司赞助,旨在为本地AI应用提供强大的向量搜索能力。sqlite-vec支持Python、Node.js、Ruby等多种编程语言,并可与Datasette、rqlite等工具集成使用。
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。
vlite - 高效轻量的开源向量数据库
GithubLangChainRAGvlite向量数据库嵌入式存储开源项目
vlite是一款开源的轻量级向量数据库,无需额外配置即可使用。该项目支持多种文件格式导入,内置嵌入生成功能,并采用CTX文件格式存储用户上下文。vlite在索引和检索速度方面表现优异,同时具有更小的磁盘占用。这使其成为RAG、智能代理和ChatGPT插件等AI应用的理想选择。vlite还提供LangChain集成,有助于快速构建高性能AI应用。
vectorflow - 高效、容错的开源码向量嵌入处理流程
API端点GithubVectorFlow向量嵌入开源开源项目高吞吐量
VectorFlow 提供高效、可靠的 API 端点,能够快速处理和存储大量原始数据的向量嵌入。支持多种文本格式(如 TXT、PDF、HTML、DOCX),推荐在生产环境中使用 Kubernetes 部署。用户可以通过 Python 客户端或 Docker-Compose 快速本地运行。项目当前为 MVP 版本,具备重试功能、集成 AWS S3 和自定义块校验 Webhook 等特性。访问官方文档或加入社区以了解更多信息及使用案例。
pgvecto.rs - 高效灵活的PostgreSQL向量相似搜索生产级解决方案
GithubPostgreSQLRustSPLADEpgvecto.rs向量搜索开源项目
pgvecto.rs是一个Postgres扩展,提供超低延迟、高精度的向量相似搜索功能,支持稀疏向量和全文本搜索。该扩展由Rust编写,基于pgrx框架,具备完整的SQL支持和异步索引等特性,简化数据管理并提升性能。支持FP16/INT8数据类型和二进制向量索引,是生产环境中集成前沿模型的理想选择。
pg_vectorize - Postgres数据库文本向量搜索与自动化扩展工具
GithubLLM应用Postgres扩展pg_vectorize嵌入转换开源项目文本向量搜索
pg_vectorize是一款针对Postgres数据库设计的扩展工具,实现了文本到向量的自动化转换和流行LLMs的连接。简化现有数据上的搜索操作只需两个函数,完美集成了OpenAI和Hugging Face Sentence-Transformers的自然语言处理技术,满足商业与开发的多样性需求。
Qdrant - 开源高性能向量数据库与相似度搜索引擎
AI工具Qdrant人工智能向量搜索开源技术数据库
Qdrant是一款开源向量数据库和相似度搜索引擎,专注于高维向量处理和大规模AI应用。基于Rust开发,Qdrant提供高性能和可靠性,支持云原生扩展和高可用性。它易于部署使用,具有成本效益的存储选项。Qdrant适用于高级搜索、推荐系统、检索增强生成(RAG)、数据分析和异常检测等场景。作为新一代AI应用的基础,Qdrant能处理数十亿向量,满足企业级需求。
usearch - 快速轻量的开源向量搜索引擎
GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
USearch是一个开源的单文件相似性搜索引擎,专注于向量和文本搜索。该引擎比FAISS性能提升10倍,支持多种编程语言和平台。USearch提供SIMD优化和自定义度量功能,具有高内存效率,可从磁盘直接查看大型索引。它兼容多种数据库,适用于语义搜索、聚类等场景,为向量搜索提供了灵活高效的解决方案。
vespa - 大规模数据集搜索与推荐的高性能解决方案
GithubVespa开源项目性能搜索机器学习模型高可用性
Vespa 是一个高性能平台,专为大规模数据集的搜索、推荐和个性化任务设计。它支持向量、张量、文本和结构化数据的实时组织和推断,具备高可用性和可扩展性。Vespa 被广泛应用于大规模互联网服务,每秒处理数十万次查询。用户可以选择在云端或本地部署应用,平台提供详尽的文档和不断更新的博客,帮助用户开发和集成。
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