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pgvectorscale

PostgreSQL扩展提升AI应用向量搜索性能并优化存储成本

pgvectorscalePostgreSQL向量搜索性能优化AI应用Github开源项目

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。

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AI应用EvaDBGithubSQL查询人工智能开源项目数据库系统
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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-search-class-notes - 向量搜索和数据库在人工智能长期记忆中的应用
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rag_api - 基于FastAPI的异步文档索引与检索框架
FastAPIGithubLangchainRAG向量数据库嵌入式检索开源项目
这是一个基于FastAPI和Langchain的异步文档索引和检索框架。它利用PostgreSQL/pgvector进行向量存储，按文件ID组织嵌入向量。该框架提供文档管理、向量存储和异步操作功能，可集成到LibreChat或应用于其他ID导向的场景。支持多种向量数据库和嵌入模型，并包含详细的配置指南。
teable - 快速实时的专业级Postgres数据库应用平台
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