usearch

快速轻量的开源向量搜索引擎

USearch 向量搜索引擎相似度搜索 HNSW算法多语言支持 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

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。

faiss - 快速向量搜索与聚类库

FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量

Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。

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。

awesome-vector-search - 向量搜索技术资源大全,引擎、框架、库与研究

Apache CassandraFaissGithub向量搜索引擎向量数据库开源项目近似最近邻搜索

本项目汇集了向量搜索领域的综合技术资源，包括框架、引擎、库、云服务和研究论文。内容涵盖Qdrant、Milvus等独立服务，Faiss、ScaNN等库，以及Pinecone、Zilliz Cloud等云服务。此外，收录的研究论文为算法优化提供了理论支持。开发者可借此构建高效搜索应用，研究人员则能深入了解最新算法进展。

minisearch - 轻量级全文搜索引擎实现快速离线搜索体验

GithubJavaScriptMiniSearch全文搜索内存索引开源项目搜索引擎

MiniSearch是一款JavaScript编写的轻量级内存全文搜索引擎。它支持精确匹配、前缀搜索、模糊匹配和字段提升等功能，适用于数据量适中的全文搜索场景。MiniSearch可在浏览器和Node.js环境运行，支持实时索引更新和自动建议功能。无外部依赖且资源占用少，非常适合需快速响应的客户端搜索应用。

meilisearch - 高效搜索引擎，增强应用性能和用户体验

APIGithubMeilisearch准确与快速开源项目搜索引擎混合搜索

Meilisearch是一款易于安装和维护的高速搜索引擎，提供混合搜索、即时搜索等功能，适用于广泛的应用场景。支持多租户、地理搜索和多语言处理，通过Meilisearch Cloud实现无缝集成，无需额外服务器部署或手动更新。Meilisearch帮助开发者轻松实现高效搜索，提高用户体验。

zincsearch - 高效轻量的全文搜索引擎资源占用低于Elasticsearch

Elasticsearch替代品GithubZincSearch全文搜索引擎开源开源项目轻量级

ZincSearch是一款高效轻量的全文搜索引擎，作为Elasticsearch的替代方案，它仅需少量资源即可运行。ZincSearch采用bluge作为底层索引库，提供直观的操作界面，支持快速部署。该引擎具备全文索引、单一二进制文件安装、Web界面、Elasticsearch API兼容性、内置身份验证和无模式设计等特性。ZincSearch主要适用于应用搜索场景，可处理数百GB级别的数据，并且完全开源。

opensearch-neural-sparse-encoding-v1 - 跨平台高效搜索的稀疏检索模型

GithubHuggingfaceLucene倒排索引MS MARCO数据集OpenSearch开源项目查询扩展模型稀疏检索

此开源项目展示了一个学习型稀疏检索模型，通过将查询和文档编码为稀疏向量，提供高效的搜索解决方案。模型在MS MARCO数据集上进行训练，并在BEIR基准测试中展示了优良的搜索相关性与推理速度。支持OpenSearch神经稀疏功能，能与Lucene倒排索引结合，进行高效的索引与搜索。该项目提供多个模型版本，适应不同的数据集与应用需求。使用者能在OpenSearch集群内或通过HuggingFace模型API进行模型的外部运行。

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。

ugrep - 高效全能的开源文件搜索工具

Githubugrep命令行工具开源软件开源项目文本搜索正则表达式

ugrep是一款开源的高性能文件搜索工具,支持Unicode和多行匹配。它能搜索压缩文件和PDF等文档,提供交互式TUI界面和类Google的布尔查询。ugrep完全兼容GNU grep,并增加了模糊搜索、二进制文件搜索等新功能。其高效的DFA正则表达式引擎保证了快速的搜索速度。ugrep支持JSON、XML等多种输出格式,是一个功能全面的现代grep替代工具。

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