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fast_vector_similarity

向量相似度计算库，适用于数据分析、机器学习和统计任务

Fast Vector Similarity Library相似性度量文本嵌入高维数据Python绑定Github开源项目

此库高效计算向量间多种相似度，广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度，提供Python绑定，易于集成。基于Rust开发，采用并行计算和矢量优化，并支持数据采样以提升计算稳健性，兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface文档文档论文论文
介绍相关项目
bm25s - 为文本检索提供极速Python BM25实现
BM25ElasticsearchGithubPythonScipy开源项目文本检索
BM25S为基于Python的文本检索排名函数，使用Scipy稀疏矩阵实现快速响应。其性能显著优于传统库，支持多种BM25变体，提供灵活API及Hugging Face集成，适合大规模数据的内存效率处理。
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。
datafusion - 基于Apache Arrow的快速查询引擎 支持SQL和DataFrame API
Apache DataFusionArrowGithubRust开源项目数据处理查询引擎
Apache DataFusion是基于Rust和Apache Arrow的查询引擎，提供SQL和DataFrame API。支持CSV、Parquet、JSON和Avro格式，性能优异且可广泛定制。适用于构建特定领域查询引擎、数据库平台和数据管道，便于开发者快速起步并按需定制。其开源特性和活跃社区为项目开发提供了有力支持。
Splade_PP_en_v1 - ONNX稀疏向量模型助力高性能文本检索
GithubHuggingfaceONNXSplade开源项目文本分类模型相似度搜索稀疏向量编码
Splade_PP_en_v1是一个文本分类和相似度搜索模型的ONNX实现版本。模型基于FastEmbed框架运行，可将输入文本转换为稀疏向量表示，适用于文本检索和相似度计算。项目支持Python API接口调用，可进行批量文本处理，采用Apache-2.0开源许可证。
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。
RecSys_Course_AT_PoliMi - 推荐系统算法库与评估框架
Github协同过滤开源项目推荐系统机器学习相似度计算矩阵分解
该项目提供多种推荐系统算法实现,包括协同过滤KNN、矩阵分解和图模型等。框架集成了评估模块、数据处理功能,便于快速构建和测试推荐系统。采用Python和Cython开发,注重性能优化,适合推荐系统的教学与研究使用。
arrow-rs - Rust实现的Apache Arrow和Parquet高性能数据处理库
Apache ArrowGithubParquetRust开源项目数据处理
arrow-rs是Apache Arrow和Apache Parquet的Rust原生实现,提供高效的列式内存格式和数据处理功能。项目包含Arrow核心数据结构、Flight IPC协议、对象存储、Parquet文件格式等组件。每月发布更新,支持高性能数据分析和处理,适用于构建各类大数据应用。
oasysdb - 高性能混合向量数据库，兼容SQLite和Postgres
GithubOasysDBRustSQL数据库开源项目数据完整性混合向量数据库
OasysDB是一种混合向量数据库，利用SQLite和Postgres作为存储引擎，提供快速的向量索引层，确保数据的高完整性。目前仅支持Rust项目，未来计划提供RPC API以支持更多语言。OasysDB集成了SQLx进行SQL数据库操作，实现了灵活的向量索引算法，适合高性能检索需求。项目仍在早期开发阶段，欢迎在GitHub上贡献代码或提出建议。更多信息请访问官方网站或加入Discord社区。
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。
implicit - 高性能Python隐式反馈协同过滤库
GithubPython库implicit协同过滤开源项目推荐系统矩阵分解
Implicit是一个开源的高性能Python协同过滤库，专为隐式反馈数据集设计。它实现了多种推荐算法，如交替最小二乘法、贝叶斯个性化排序等。支持多线程和GPU加速，适用于大规模数据处理。提供详细文档和示例，便于开发者快速构建推荐系统。
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