VecTextSearch

利用OpenAI的语言模型生成文本向量，并在Weaviate数据库中进行搜索

VecTextSearch OpenAI Golang Weaviate REST API Github 开源项目

VecTextSearch利用OpenAI的语言模型生成文本向量，并在Weaviate数据库中进行高效搜索，帮助用户快速存储和检索类似文本。广泛应用于智能问答系统和推荐系统，采用Golang编写并提供REST API接口，提升搜索和数据管理效率。

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介绍相关项目

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。

headless-vector-search - 无头向量搜索解决方案，提升文档检索效率

Edge FunctionsGitHub ActionsGithubHeadless Vector SearchOpenAISupabase开源项目

该项目提供了一种向量搜索功能，旨在提高文档站点的检索效率。作为无头软件，它可以轻松集成到现有网站中。项目通过初始化数据库中的架构，并借助GitHub Action将Markdown文档转换为向量存储。在Supabase和OpenAI技术的支持下，系统处理用户查询并生成类似ChatGPT的响应。配置简单，只需几步即可完成设置。目前已在Supabase官方文档站点得到应用。

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。

vectorai - 开源向量应用开发和分析框架

GithubVector AI向量分析向量搜索多媒体数据向量化开源项目文档存储

VectorAI是一个开源框架，用于快速开发基于向量的应用。它支持多媒体数据向量化、文档存储、向量相似度搜索和混合搜索。框架提供向量操作、聚合、聚类和分析功能，可用于构建神经搜索、语义搜索和个性化推荐系统。VectorAI设计简洁易用，同时具备良好的可扩展性，适用于不同规模的项目。需要注意，VectorAI项目已停止维护。开发者建议使用Relevance AI作为替代方案进行向量搜索。

client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库，支持浏览器和服务器端

Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建

client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库，支持嵌入、搜索和缓存操作，适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入，计算嵌入间的余弦相似度，支持客户端索引创建和搜索，并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB，它具有更快的性能和更高的效率，特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进，并计划引入HNSW索引等新功能。

vector-storage - 轻量的浏览器向量数据库，用于语义相似度文本搜索

GithubIndexedDBOpenAI嵌入Vector Storage余弦相似度开源项目相似性搜索

Vector Storage 是一个高效轻量的向量数据库，通过浏览器的 IndexedDB 存储文档向量。利用 OpenAI 嵌入技术，该工具将文本文档转换为向量，并基于余弦相似度进行相似文档搜索。主要功能包括文档向量存储管理、基于元数据和内容的搜索过滤、自动管理存储大小及使用 LRU 机制。简单易用，适用于需要高效文本检索的场景。

vearch - 云原生分布式向量数据库，支持高效相似性搜索

GithubVearch云原生分布式数据库向量搜索开源项目相似度搜索

Vearch是一个提供云原生分布式向量数据库的开源项目，专注于实现嵌入向量的高效相似性搜索。支持混合搜索与标量过滤，具备从百万对象中毫秒级别检索的高性能。同时，Vearch还具备复制和弹性扩展的能力。提供的文档资源包括Restful API、OpenAPI和多语言SDK，适用于构建可视化搜索系统和作为AI内存后端。

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。

search_with_ai - 构建基于对话的AI搜索系统，集成多种搜索引擎与语言模型

AI搜索Docker部署GithubNode.jsOpenAIVue3开源项目

search_with_ai是一个开源项目，基于Node.js和Vue3创建，支持OpenAI、Google等多个语言模型及Bing、Google等搜索引擎。该系统特色包括响应式设计、多语言选项以及夜间模式，可通过Docker快速部署，不需密钥便可使用默认设置运行。

nextjs-openai-doc-search - 使用Next.js和OpenAI构建自定义文档搜索系统

该项目结合Next.js和OpenAI，构建自定义的ChatGPT风格文档搜索系统。通过集成Supabase数据库和pgvector扩展，实现文档内容的矢量相似性搜索，并自动处理.md和.mdx文件生成查询上下文。项目部署简单，只需设置OpenAI API密钥，适合需要高级文档搜索功能的开发者。

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