1. Faiss：由Facebook AI Research开发，是一个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，而且供给了多种索引算法。

2. Annoy：由Spotify开发，是一个快速构建近似最近邻查找的库。它经过构建一个树状结构来加快查找进程，适用于大规模向量数据集。

3. Elasticsearch：尽管Elasticsearch主要是一个全文查找引擎，但它也支撑向量查找。经过运用Elasticsearch的脚本功用，能够完成向量类似度的核算和查找。

4. Milvus：由Zilliz开发，是一个专门为向量数据规划的查找引擎。它支撑多种向量数据类型和索引算法，而且供给了丰厚的API接口。

5. ScaNN：由Google开发，是一个用于近似最近邻查找的库。它运用根据图的算法来加快查找进程，适用于大规模向量数据集。

6. PGStrom：一个根据PostgreSQL的向量数据库扩展，它答运用户在PostgreSQL中存储和查询向量数据。

7. DenseRank：一个根据DenseRank算法的向量查找库，它经过构建一个稠密矩阵来加快查找进程。

8. OpenSearch：一个开源的查找引擎，它根据Elasticsearch构建，并供给了更多的功用和改善。它也支撑向量查找。

这些开源免费的向量数据库各有特色，您能够根据您的详细需求挑选适宜的库。请注意，尽管这些库是免费的，但它们或许需求您自行布置和保护。此外，因为我的常识截止日期是2023年，一些库或许现已发布了新的版别或功用，因而建议您查阅最新的官方文档以获取更多信息。

什么是开源免费的向量数据库？

开源免费的向量数据库的特色

开源免费的向量数据库具有以下特色：

免费运用：用户无需付出任何费用即可运用这些数据库。

源代码敞开：用户能够检查、修正和分发数据库的源代码。

功用丰厚：开源免费的向量数据库一般具有高效存储、检索和查询向量数据的才能。

易于集成：这些数据库一般供给多种编程言语的API，便当用户进行集成。

社区支撑：开源免费的向量数据库具有活泼的社区，用户能够在这里获取协助、共享经历和交流心得。

常见的开源免费向量数据库

Milvus：由Zilliz开发的开源向量数据库，支撑高效的向量存储和类似度查找功用。

Qdrant：高可用性、易用性，支撑实时更新和过滤，编程接口支撑REST和gRPC。

Weaviate：根据GraphQL的向量数据库，内置嵌入生成，支撑向量检索、分类和语义查找。

Vespa：支撑向量查找和大规模机器学习推理，用处包含内容引荐、广告和个性化。

Pinecone：彻底保管的向量数据库，易于集成和扩展，支撑语义查找、个性化引荐、NLP。

FAISS：高效的最近邻查找库，合适大规模数据集，但仅支撑嵌入。

Annoy：轻量级、快速构建树状索引，但仅支撑内存中的索引。

HNSWlib：完成根据小国际网络的快速查找，运用场景包含嵌入存储和检索。

OpenSearch k-NN：在OpenSearch结构中支撑近似最近邻向量查找，结合全文检索和向量查找。

Elasticsearch (with Faiss plugin)：结合了Elasticsearch的全文检索才能和FAISS的向量查找才能。

开源免费向量数据库的运用场景

开源免费的向量数据库在以下范畴具有广泛的运用：

引荐体系：经过向量数据库，能够快速找到与用户爱好最类似的产品或内容。

语义查找：向量数据库能够用于完成更智能的查找，进步查找成果的准确性。

图画查找：向量数据库能够用于图画类似度查找，协助用户快速找到类似图画。

自然言语处理：向量数据库能够用于处理文本数据，完成情感剖析、关键词提取等功用。

机器学习：向量数据库能够用于存储和检索大规模向量数据，进步机器学习模型的练习和推理功率。

开源免费的向量数据库为开发者供给了丰厚的挑选，降低了运用本钱，推动了人工智能和大数据技能的开展。跟着技能的不断进步，信任未来会有更多优异的开源免费向量数据库呈现，为各行各业带来更多创新和便当。