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vespa

大规模数据集搜索与推荐的高性能解决方案

Vespa搜索机器学习模型高可用性性能Github开源项目

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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介绍知识库相关项目
sample-apps - Vespa搜索和推荐系统示例应用集合
GithubVespa向量检索开源项目搜索引擎机器学习语义搜索
Sample-apps项目展示了Vespa的多种应用场景，包括基础推荐、语义搜索、检索增强生成(RAG)和多向量索引等。该项目通过电商搜索、新闻推荐和大规模图像检索等实例，展示了Vespa的实际应用能力。开发者可以参考album-recommendation、news和billion-scale-image-search等多个示例应用，快速掌握Vespa的基础和高级功能实现。
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。
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。
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。
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。
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。
VectorHub - 免费开源的向量检索学习平台与工具
GithubVDB 比较工具VectorHub向量检索开源开源项目机器学习
VectorHub是一个免费开源的学习平台，旨在帮助用户将向量检索技术集成到机器学习堆栈中。用户可以在这里找到实用资源，用于创建最小可行产品（MVP），解决特定用例中的挑战，了解和选择合适的向量数据库供应商。VectorHub还提供了一个免费工具，用于比较不同向量数据库的特性，确保在生产环境中的应用效果。
ai-powered-search - 现代搜索引擎的AI驱动技术实践
AI搜索引擎Apache SolrGithub开源项目机器学习自然语言处理语义搜索
AI-Powered Search项目展示了现代搜索引擎的AI驱动技术，包括语义搜索、检索增强生成和个性化搜索等。项目基于Python和PySpark开发，支持多种搜索引擎和向量数据库。通过Docker容器和Jupyter Notebooks，开发者可以实践《AI-Powered Search》一书中的代码示例，深入学习构建智能搜索引擎的先进技术。
pisa - 高效率大规模文本搜索引擎
GithubPISA信息检索倒排索引开源项目搜索引擎文本检索
PISA是一款开源的高性能文本搜索引擎，专门面向大规模文档集合。该引擎使用C++开发，具备解析、索引和分片等功能，并实现了多种索引压缩方法和查询处理算法。PISA支持构建倒排索引、执行布尔查询和文档排序，适用于信息检索研究及通用搜索系统。它可以处理包含5000万网页文档的大型语料库，并在毫秒级别内返回搜索结果，为研究人员提供了高效的实验平台。
venice - 全球工作负载的衍生数据存储平台
GithubVenice低延迟多租户多集群支持开源项目高吞吐量
Venice是一个衍生数据存储平台，提供高吞吐量的批处理和流处理数据异步摄取，低延迟的在线读取，基于CRDT的区域间主动主动复制，多集群支持和多租户水平伸缩能力。适用于Feathr等特征存储，支持离线、近线和在线工作负载的多种写操作和读取API，具有分片感知和本地缓存功能的客户端模式，满足不同性能和成本需求。
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