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VectorDB-Plugin-for-LM-Studio

增强LM Studio的向量数据库插件

LM Studio向量数据库Windows系统Python 3.11Nvidia GPUGithub开源项目

VectorDB-Plugin-for-LM-Studio为Windows系统提供的插件，通过Nvidia GPU加速，增强LM Studio处理图像、音频文件和文本转语音回放。该插件支持多种文件类型，并通过先进的向量数据库管理功能，实现多媒体内容的高效查询和管理。它是专业人员和技术爱好者处理大量数据的理想选择。

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介绍相关项目
MyScaleDB - 优化大规模AI应用的部署与管理流程
AI应用ClickHouseGithubMyScaleDBSQL vector database向量搜索开源项目
MyScaleDB是一个基于ClickHouse改进的SQL向量数据库，专为开发者设计，提供亲和的SQL操作界面，协助构建高度可扩展的AI应用。这个数据库完全兼容SQL，且具备出色的执行效率和可扩展性，能处理结构化数据、文本、向量、JSON以及地理空间数据等多种数据类型，轻松应对从小型到亿级规模的数据管理需求。
vectra - 基于Node.js的本地向量数据库 适用于轻量级AI应用
GithubNode.jsVectra向量数据库开源项目本地索引相似度搜索
Vectra是Node.js环境下的本地向量数据库，功能类似Pinecone和Qdrant，但采用本地文件存储方式。该项目主要用于处理小型静态数据集，具备元数据索引和相似度排序查询功能。Vectra特点在于快速加载和迅速查询响应，适合应用于提示工程和少样本学习等AI场景。此外，Vectra支持跨语言操作，可与Python等语言绑定协同工作。
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。
llm - 大型语言模型CLI工具，支持本地和远程模型
GithubLLMPython库命令行工具开源项目插件模型
一款CLI工具和Python库，用于与大型语言模型交互，支持远程API和本地安装模型。可从命令行运行提示、将结果存储在SQLite中、生成嵌入等。通过插件目录，可访问更多模型。
write-you-a-vector-db - 关系数据库系统向量功能实现教程
BusTubGithubRisingLightRustVector Databasepgvector开源项目
本教程详细讲解如何为关系数据库系统增加向量功能，涵盖C++和Rust两个版本。在C++版中，基于CMU-DB的BusTub实现pgvector功能，包括向量存储、向量表达式和向量索引。在Rust版中，基于RisingLight实现类似功能。加入Discord社区与其他学习者交流，使用MIT许可的BusTub向量数据库入门代码和解决方案，但注意部分文件无法公开。
lms - 简化模型管理和本地API服务的命令行工具
API服务器GithubLM Studiolms命令行工具开源项目模型管理
lms 是一款命令行工具，专为 LM Studio 设计，提供模型管理和本地API服务。用户可以通过简单的命令进行安装、启动和管理模型，并支持GPU加速。无论是查看模型状态、加载和卸载模型，还是创建新项目，lms 都能轻松应对。工具还支持流式日志监控，确保用户对模型运行状态一目了然，是开发者和数据科学家的实用工具。
label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成
Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型
Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。
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。
lmstudio.js - 支持在JavaScript和Node.js环境中本地大语言模型的加载和使用的库
API使用GithubLLMNode.jslmstudio.js安装开源项目
lmstudio.js库在JavaScript和Node.js环境中实现本地大语言模型的加载和使用。支持CLI工具的快速安装，模型的预设配置与自定义，跨域资源共享和守护模式。提供详尽的API示例，涵盖模型加载、文本补全、对话和结构化输出功能，适合开发Web应用及定制LLM使用场景的开发者。
vectordb-recipes - 探索GenAI应用构建的综合教程与实用代码示例
GenAIGithubJavaScriptLanceDBPython向量数据库开源项目
vectordb-recipes项目展示了如何利用Python和Web应用结合使用LanceDB和其他工具构建GenAI应用的完整示例和教程，实现从简单到复杂的快速开发。LanceDB无需额外设置，可直接融入Python数据生态系统，还支持类型化TypeScript SDK和服务器中的向量搜索。
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