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sqlite-vec

跨平台SQLite向量搜索扩展 支持多种编程语言

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。

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-Plugin-for-LM-Studio - 增强LM Studio的向量数据库插件
GithubLM StudioNvidia GPUPython 3.11Windows系统向量数据库开源项目
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。
voy - Rust实现的WebAssembly向量相似搜索引擎
GithubRustVoyWebAssembly向量相似度搜索嵌入索引开源项目
Voy是一款轻量级WebAssembly向量相似搜索引擎,基于Rust开发。它采用k-d树索引技术,提供高效的搜索性能。Voy支持树摇优化,可生成便携式嵌入索引,适合在全球CDN边缘服务器部署。该项目正处于活跃开发阶段,未来将增加内置文本转换等新特性。
vector-admin - 统一管理和优化大规模矢量数据库的高效工具集
GithubVectorAdmin云部署多用户支持开源项目数据管理矢量数据库
VectorAdmin是一个多用户应用,提供高效的矢量数据管理功能。支持本地和远程托管,适用于管理多种矢量数据库。主要特性包括视图、更新和删除文本块,复制文档或命名空间,直接上传并嵌入新文档,迁移矢量数据库,自动进行回归测试等。此外,VectorAdmin还与API、JavaScript、Python独立客户端及LangChain集成,为用户简化矢量数据管理流程。
usearch - 快速轻量的开源向量搜索引擎
GithubHNSW算法USearch向量搜索引擎多语言支持开源项目相似度搜索
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。
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。
rqlite - 将SQLite与分布式系统结合的轻量级关系型数据库
GithubSQLiterqlite关系型数据库分布式数据库容错系统开源项目
rqlite结合SQLite的简单性和分布式系统的强大功能,提供易于部署和操作的关系型数据库解决方案。它支持全文搜索、JSON、动态集群、安全加密和灵活一致性,适用于多个操作系统平台。rqlite以其可靠的数据存储和高可用性,成为轻量级分布式关系型数据存储的理想选择。
vector-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
AIGithub向量搜索嵌入开源项目数据库机器学习
该项目深入探讨人工智能长期记忆技术中的向量搜索和数据库应用。课程内容涵盖向量搜索的理论基础和实际实现,包括文本和图像嵌入、低维向量搜索、降维技术、近似最近邻搜索、聚类和量化等关键主题。由Pinecone创始人Edo Liberty和FAISS主要开发者Matthijs Douze等行业专家主讲,为学习者提供全面而专业的向量搜索知识。
vec4ir - 基于词嵌入的开源信息检索框架
GithubVec4IR信息检索开源项目相似度计算评估框架词嵌入
Vec4IR是一个开源的信息检索框架,专注于实际应用场景。它原生支持词嵌入技术,与gensim无缝集成。框架提供内置评估功能,API设计参考sklearn,便于扩展新模型。核心组件包括匹配和相似度评分,还支持查询扩展等高级特性。Vec4IR适合研究人员评估检索模型,也可帮助数据科学家选择最佳方案。框架核心功能包括文档匹配和相似度评分。它还提供查询扩展、伪相关反馈等高级特性,可满足复杂的检索需求。Vec4IR采用模块化设计,便于研究人员快速实现和评估新的检索算法。对于数据科学家,该框架也是比较不同检索模型性能的理想工具。
stanchion - SQLite列式存储扩展 提升大规模数据分析性能
GithubSQLiteStanchion列式存储开源项目数据压缩虚拟表
Stanchion是一个为SQLite引入列式存储能力的扩展。通过仅扫描查询所需列数据和采用压缩技术,该扩展显著提升了分析查询和宽表的性能。Stanchion适用于处理指标、日志、事件和时间序列等数据,以及执行大规模分析查询。它能在现有SQLite部署中实现列式存储和数据仓库的优势,无需改变现有技术架构。
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