1. Faiss：由Facebook AI Research开发，是一个用于高效类似性查找和密布向量聚类的库。它支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、余弦类似度等，而且能够在CPU和GPU上运转。
2. Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）：由 Spotify 开发，是一个用于高效近似最近邻查找的库。它支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、曼哈顿间隔等，而且能够在CPU和GPU上运转。
3. Milvus：由Zilliz开发，是一个用于高效类似性查找的向量数据库。它支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、余弦类似度等，而且能够在CPU和GPU上运转。
4. NMSLIB（NonMetric Space Library）：是一个用于非衡量空间查找的库，支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、余弦类似度等。它能够在CPU和GPU上运转。
5. Pinecone：尽管Pinecone自身是一个商业产品，但它供给了一个开源的客户端库，能够与多种向量数据库后端（如Faiss、Annoy等）一同运用。
6. Weaviate：是一个用于高效类似性查找的向量数据库，支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、余弦类似度等。它能够在CPU和GPU上运转，而且支撑多种编程言语。
7. Qdrant：是一个高性能、可扩展的向量数据库，支撑多种间隔衡量，如欧几里得间隔、余弦类似度等。它能够在CPU和GPU上运转，而且支撑多种编程言语。
8. Elasticsearch：尽管Elasticsearch主要是一个查找引擎，但它也支撑向量查找，能够经过插件或自定义脚本完成。
9. TimescaleDB：是一个时间序列数据库，但它也支撑向量查找，能够经过插件或自定义脚本完成。
10. ClickHouse：是一个高性能、可扩展的列式数据库，但它也支撑向量查找，能够经过插件或自定义脚本完成。
请注意，这些开源向量数据库各有优缺点，挑选哪个取决于您的详细需求和运用场景。主张您在做出挑选之前，细心研讨每个项目的文档和社区支撑状况。
开源向量数据库：探究高效数据检索的未来
跟着大数据和人工智能技术的飞速发展，向量数据库作为一种新式的数据库办理体系，逐步成为数据存储和检索的重要东西。本文将介绍一些盛行的开源向量数据库，并剖析它们的特色和适用场景。
什么是向量数据库？
向量数据库是一种专门用于存储和检索高维向量数据的数据库。它将数据存储为向量，并使用向量之间的类似性进行查找和检索。这种数据库特别适宜处理图画、音频、文本等非结构化数据。
开源向量数据库的优势
开源向量数据库具有以下优势：
本钱效益：开源软件一般免费，降低了企业的本钱。
灵敏性：用户能够依据自己的需求进行定制和扩展。
社区支撑：开源项目一般具有活泼的社区，能够供给技术支撑和沟通。
盛行的开源向量数据库
Milvus
Milvus 是由 Zilliz 开发的一款开源向量数据库，支撑高效的向量存储和类似度查找功用。它具有以下特色：
分布式架构：支撑大规模数据存储和查询。
多种索引算法：支撑多种索引算法，如IVF、HNSW等。
多种编程言语支撑：支撑 C 、Python、Java 等多种编程言语。
FAISS
FAISS 是由 Facebook 的人工智能研讨团队开发的一款高性能向量检索库。它具有以下特色：
高效查找：支撑快速类似性查找和聚类。
GPU 加快：支撑在 GPU 上进行核算，进步查找功率。
多种编程言语支撑：支撑 C 、Python 等多种编程言语。
Qdrant
Qdrant 是一款高可用性、易用性的开源向量数据库。它具有以下特色：
实时更新：支撑实时更新和过滤。
多种索引算法：支撑多种索引算法，如IVF、HNSW等。
RESTful API：供给 RESTful API，便利与其他体系集成。
Weaviate
Weaviate 是一款根据 GraphQL 的开源向量数据库，内置嵌入生成。它具有以下特色：
语义查找：支撑向量检索、分类和语义查找。
多种存储后端：支撑 S3 和内置存储。
多种编程言语支撑：支撑 GraphQL、REST 等多种协议。
Pinecone
Pinecone 是一款彻底保管的向量数据库，易于集成和扩展。它具有以下特色：
实时在线更新：支撑实时在线更新。
多种索引算法：支撑多种索引算法，如IVF、HNSW等。
多种编程言语支撑：支撑 Python、Java 等多种编程言语。
开源向量数据库为数据存储和检索供给了高效、灵敏的解决方案。挑选适宜的向量数据库能够协助企业更好地处理和剖析数据，从而在人工智能和大数据范畴取得成功。
