向量数据库293 / 181 个项目

对于构建实时数据驱动应用的开发者来说，Redis 是首选、最快且功能最丰富的缓存、数据结构服务器以及文档和向量查询引擎。

一站式 AI 桌面应用，内置 RAG 能力，可使用任意 LLM 与文档、YouTube 视频和网页对话。

即用型云模板，支持RAG、AI流水线及企业级实时数据搜索。🐳兼容Docker。⚡与Sharepoint、Google Drive、S3、Kafka、PostgreSQL、实时数据API等保持同步。

一个极速搜索引擎API，为您的网站和应用提供AI驱动的混合搜索。

LLM 应用数据框架，构建 RAG Agent、数据连接器和索引查询引擎。

Milvus 是一个高性能、云原生的向量数据库，专为可扩展的向量近似最近邻搜索而构建

📑 PageIndex：用于无向量、基于推理的RAG的文档索引

Qdrant - 面向下一代AI的高性能、大规模向量数据库和向量搜索引擎。也可在云端使用 https://cloud.qdrant.io/

Cognee 是面向智能体的开源 AI 记忆平台。通过自托管知识图谱引擎，为您的 AI 智能体提供跨会话的持久长期记忆

此仓库展示了检索增强生成（RAG）系统的各种高级技术。每种技术都有详细的笔记本教程。

开源 LLM 知识平台：将原始文档转化为可查询的 RAG、自主推理代理和自维护 Wiki。

Weaviate 是一个开源向量数据库，存储对象和向量，允许将向量搜索与结构化过滤相结合，并具备云原生数据库的容错性和可扩展性。

AI 智能体的记忆层。用无服务器、单文件的记忆层取代复杂的 RAG 流水线。为智能体提供即时检索和长期记忆。

轻量级、闪电般快速的进程内向量数据库

基于 TurboQuant 构建的向量索引，使用 Rust 编写并带有 Python 绑定

💡 用于语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流的全能 AI 框架

[MLsys2026]: 使用 LEANN 实现万物 RAG。在个人设备上运行快速、准确且 100% 私密的 RAG 应用，同时节省 97% 的存储空间。

面向开发者的多模态 AI 开源嵌入式检索库。搜索更多；管理更少。

精炼高质量数据集和视觉 AI 模型

🌌 一个完整的搜索引擎和 RAG 管道，可在您的浏览器、服务器或边缘网络中使用，支持全文搜索、向量搜索和混合搜索，体积小于 2kb。

用于事务、分析和AI工作负载的最快速分布式数据库。

数据代理就绪仓库：一个用于分析、搜索、AI、Python沙箱的仓库。——从头重建。基于你的S3的统一架构。

Deeplake是面向代理的AI数据运行时。它提供带有多模态数据湖的无服务器Postgres，实现可扩展的检索和训练。

LLM的语义缓存。与LangChain和llama_index完全集成。

MariaDB服务器是MySQL服务器的一个社区开发分支。由原MySQL团队核心成员发起，MariaDB积极与外部开发者合作，提供业界功能最丰富、最稳定且许可最合理的开源SQL服务器。

开源深度研究替代方案，用于对私有数据进行推理和搜索。用Python编写。

AI搜索平台

为ML/AI应用提供GPU加速的Postgres数据库。

Redis 的查询和索引引擎，提供二级索引、全文搜索、向量相似性搜索和聚合功能。

HelixDB 是一个基于对象存储、用 Rust 构建的 OLTP 图向量数据库。

Superduper：用于构建自定义AI应用和代理的端到端框架。

专为大语言模型应用构建的AI原生数据库，提供超快速的混合搜索，支持稠密向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文搜索。

🦛 使用Chonkie ✨ 处理CHONK文档——轻量级摄取库，用于快速、高效且稳健的RAG流水线

CrateDB 是一个分布式可扩展的 SQL 数据库，用于近乎实时地存储和分析海量数据，即使面对复杂查询。它兼容 PostgreSQL，基于 Lucene。

快速开源搜索与聚类引擎 × 用于向量和任意对象 × 支持C++、C、Python、JavaScript、Rust、Java、Objective-C、Swift、C#、GoLang和Wolfram 🔍

ACID文档数据库

OP Vault ChatGPT：使用 OP Stack（OpenAI + Pinecone 向量数据库）为 ChatGPT 提供长期记忆。使用简单的 React 前端上传您自己的自定义知识库文件（PDF、txt、epub 等）。

Milvus 的最佳 GUI

帮助您动手实践 Pinecone 向量数据库的 Jupyter Notebook

pingcap/autoflow是一个基于Graph RAG的对话式知识库工具，使用TiDB Serverless向量存储构建。演示：https://tidb.ai

通过 API 提供的搜索、推荐、RAG 和分析一体化平台。

开源推理服务器和生产集群，满足智能体所需的所有模型。

🚀 用 Rust 🦀 编写的高效近似最近邻搜索算法集合库。

面向 AI 原生应用的分布式向量搜索。

基于SAG构建的文档检索项目

向量数据库管理的通用工具套件。轻松管理Pinecone、Chroma、Qdrant、Weaviate等向量数据库。

Postgres中可扩展、低延迟且支持混合的向量搜索。革新向量搜索，而非数据库。

虚拟特征存储。将你现有的数据基础设施转变为特征存储。

SeekStorm：向量和词汇搜索——进程内库和多租户服务器，基于Rust。

AI原生HTAP数据库，具备数据即Git和内置向量搜索功能，作为智能代理和应用的数据与记忆骨干

SIMD加速的距离、点积、矩阵运算、地理空间和几何内核，支持16种数值类型——从6位浮点到64位复数——涵盖x86、Arm、RISC-V和WASM，并提供Python、Rust、C、C++、Swift、JS和Go绑定 📐

Postgres中可扩展、快速且磁盘友好的向量搜索，pgvecto.rs的继任者。

RAPTOR: 用于树组织检索的递归抽象处理的官方实现

一个多模态向量数据库，支持使用统一SQL（兼容MySQL）对结构化和非结构化数据进行upsert和向量查询，同时满足高并发和超低延迟的要求。

面向AI数据应用的多模态统一后端

一个简单、快速且通用的 Datalog 数据库

面向构建者和黑客的开放文档智能平台——面向智能体世界的文档管理系统

Milvus向量数据库的Python SDK

Infinispan 是一个开源数据网格平台和高度可扩展的 NoSQL 云数据存储。

Qdrant向量搜索引擎的Python客户端

Endee.io – 高性能向量数据库，设计用于在单个节点上处理多达10亿个向量，通过优化的索引和执行实现显著的性能提升。也可在云端使用 https://endee.io/

用Rust构建的高性能、模块化、内存安全且生产就绪的推理、摄取和索引系统🦀

向量数据库的基准测试。

ArcadeDB 多模型数据库，一个支持 SQL、Cypher、Gremlin、HTTP/JSON、MongoDB 和 Redis 的 DBMS。ArcadeDB 是首个多模型 DBMS OrientDB 的概念分支，支持向量嵌入

用于 Go 的可嵌入向量数据库，具有类似 Chroma 的接口和零第三方依赖。内存存储，可选持久化。

一个支持高性能向量搜索和全文搜索的@ClickHouse分支。

RAFT 包含机器学习与信息检索中基础且广泛使用的算法和原语。这些算法经过 CUDA 加速，构成更易编写高性能应用的构建块。

由Pinecone驱动的检索增强生成（RAG）框架和上下文引擎

在数秒内部署基于 RAG 的 LLM Web 应用

为您的搜索和检索流水线提供轻量级且超快速的重新排序。支持基于 LLM 和交叉编码器的最先进列表式和成对重排序等。由 Prithivi Da 创建，欢迎 PR 和协作。

面向多模态AI、RAG和代理的资源、示例和教程，使用向量搜索和LLM

RAG-Fusion：多查询生成 + 倒数排名融合，用于更好的检索增强生成。包含基于NFCorpus/BEIR的评估工具

此仓库分享关于如何使用各种Weaviate功能和集成的端到端笔记本！

Similarities: 相似度计算和语义搜索工具包。支持亿级数据文搜文、文搜图、图搜图，python3开发，开箱即用。

RAG Time：为期 5 周掌握 RAG 的学习之旅

用于构建 AI 应用的 PostgreSQL 向量数据库扩展

基于ID的RAG FastAPI：与Langchain和PostgreSQL/pgvector集成。

Epsilla是一个高性能向量数据库管理系统

Neum AI是一个一流的框架，用于管理大规模向量嵌入的创建和同步

一个从头构建的、由LLM驱动的先进RAG流水线。

Nornicdb是一个分布式低延迟、图+向量、时间MVCC数据库，支持亚毫秒级HNSW搜索、图遍历和写入。使用Neo4j Bolt/Cypher和qdrant的gRPC，可在无变更切换的同时添加智能功能，如模式、托管嵌入、重排序+LLM、GPU加速、Auto-TLP、基于策略的记忆衰减和MCP服务器

cuVS - 一个用于 GPU 上向量搜索和聚类的库。

面向AI代理的单文件记忆层，在Apple Silicon上实现亚毫秒级RAG。针对设备端进行Metal优化。无需服务器。无需API。单个文件。纯Swift

NucliaDB，用于RAG的AI搜索数据库

RAGLight是一个用于检索增强生成（RAG）的模块化框架。它便于接入不同的LLM、嵌入和向量存储，并包含无缝的MCP集成以连接外部工具和数据源

你需要的 Python 向量数据库——不多不少，恰到好处。

一个 NodeJS RAG 框架，用于轻松处理 LLM 和嵌入。

C# .NET NOSQL（键值、对象存储、嵌入式文本搜索、语义搜索、向量层）ACID 多范式数据库管理系统。

已弃用的历史仓库。Superlinked 现在开发 SIE，一个自托管的推理引擎，用于嵌入、重排序、OCR、提取和文档处理。

AI时代的Supabase。一个模块化、开源的后端，用于构建AI原生软件——专为知识而非静态数据设计。

NextPlaid, ColGREP：从数据库到编码代理的多向量搜索

一个极其简单的 API，用于构建基于 LLM 的应用

GraphRAG-rs 是一个高性能、最先进的 Rust 实现 GraphRAG（基于图的检索增强生成），从文档构建知识图谱，并支持自然语言查询，具有可配置的实体提取和本地 LLM 集成。

Qdrant向量数据库的JavaScript/TypeScript SDK

KgCLUE: 大规模中文开源知识图谱问答

Pinecone向量数据库的官方Python SDK

在 GPU/TPU 内存限制之外运行有效的大批量对比学习

一个纯 Rust 编写的小型嵌入数据库。

RAG（检索增强生成）聊天机器人，基于从Markdown文件集合中提取的上下文信息提供答案

Redis向量库（RedisVL）——Redis的AI原生Python客户端。

用于AI应用的高性能RAG管道。在一个简单的API中集成了摘要、检索/重排序和代码解释器。

通过使用嵌入快速轻松地构建AI网站或应用程序！

Embedding Studio是一个框架，允许你将向量数据库转换为功能丰富的搜索引擎。

针对LLM的优化本地推理，提供类似HuggingFace的API，支持量化、视觉/语言模型、多模态智能体、语音、向量数据库和RAG。

一个易于使用的神经搜索引擎。索引潜在向量及JSON元数据，并进行高效的k-NN搜索。

Milvus内部的向量搜索引擎，集成了FAISS、HNSW、DiskANN。

内存向量存储，具有高效的读写性能，用于语义缓存和检索系统。Redis用于语义缓存。

一个程序，让你可以询问关于文档、音频和视频文件的问题。

用于基准测试向量搜索引擎的框架

快速、SQL驱动、进程内向量搜索，适用于任何带有SQLite驱动的语言

具有灵活后端的轻量级最近邻搜索

用于密集检索的强大无监督域自适应方法。仅需无标签语料库即可带来巨大改进：'GPL：用于密集检索无监督域自适应的生成式伪标签' https://arxiv.org/abs/2112.07577

自托管、兼容OpenAI的AI网关，用于私有RAG、自然语言数据访问和工具调用代理。

神经搜索

Weaviate 向量数据库——示例

一个现代化的向量数据库管理GUI界面（支持MCP集成）

EntityDB是一个浏览器内向量数据库，封装了indexedDB和基于WebAssembly的Transformers.js

使用GPT和其他语言模型从所有信息源中提取知识。对信息源进行索引并建立问答会话。

使用Next.js构建的Chroma嵌入数据库管理界面

Radient将多种数据类型（不仅仅是文本）转化为向量，用于相似性搜索、RAG、回归分析等。

RAG-QA-Generator 是一个用于检索增强生成（RAG）系统的自动化知识库构建与管理工具。该工具通过读取文档数据，利用大规模语言模型生成高质量的问答对（QA对），并将这些数据插入数据库中，实现RAG系统知识库的自动化构建和管理。

Pinecone向量数据库的官方TypeScript/Node客户端

用于多向量搜索的高性能引擎

🦉⚡️无服务器、分布式向量数据库，作为API提供

客户端向量数据库

客户端向量数据库。

全面的向量数据工具。所有向量数据库、数据集和RAG平台的通用接口。轻松从任何向量数据库或存储库导出、导入、备份、重新嵌入（使用任何模型）或访问向量数据。

面向Web优化的向量数据库（用Rust编写）

OramaCore是您项目、答案引擎、副驾驶和搜索所需的完整运行时。它包含一个功能齐全的全文搜索引擎、向量数据库、LLM接口以及许多其他实用工具。

一个用于探索、管理和分析向量数据库的现代桌面应用程序

Vector Storage是一个向量数据库，能够在浏览器的本地存储中对文本文档进行语义相似性搜索。它使用OpenAI嵌入将文档转换为向量，并允许基于余弦相似性搜索相似文档。

面向大型和自定义代码库的本地优先、零密钥语义代码搜索——混合向量+关键词检索，支持符号感知分块。可作为CLI、Python库、REST API或Web UI使用。

通过智能语义缓存将LLM成本降低高达80%并实现亚毫秒级响应。一个即插即用、与提供商无关的LLM代理，用Go编写，响应时间低于毫秒。

包含内存向量数据存储和 AI 代理的工具套件

RaBitQ算法及其在向量搜索中应用的官方轻量级库。

高性能嵌入式向量数据库

K8ssandra的Kubernetes操作器

使用纯向量搜索的图 RAG，在多跳推理场景中达到 SOTA 性能。

⚡ 一个用于近似最近邻搜索的快速嵌入式库

Antarys向量数据库的Python客户端，针对大规模向量操作进行了优化，内置缓存、并行处理和维度验证。

Go语言的内存向量索引

Strwythura：从结构化数据源和非结构化内容源构建实体解析知识图谱，实现本体管道，以及针对特定领域优化 AI 应用结果的上下文工程。生成一个带有 MLOps 工具的 Streamlit 应用。

⚡ 用于编辑 LLM 向量嵌入的 GUI。不再盲目分块。上传任何文件扩展名的内容，合并和拆分块，编辑元数据和嵌入令牌 + 一键移除停用词和标点，添加图像，并以 .veml 格式下载与团队共享。

Swift 向量数据库。用于构建下一代用户体验的设备端本地向量数据库

开源协议套件，标准化跨 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel 和 MCP 的 LLM、向量、图和嵌入基础设施。3,330+ 一致性测试。一个协议。任何框架。任何提供商。

一个轻量级、生产就绪的Go语言RAG（检索增强生成）库。

AlayaLite – 一个快速、灵活的通用向量数据库

一个简单、易于定制的向量数据库

MSVBASE 是一个高效支持近似相似搜索和关系运算符复杂查询的系统。它将高维向量索引集成到关系数据库 PostgreSQL 中，以促进复杂的近似相似查询。

本地 AI 驱动的文档搜索和编辑，具有一流的混合检索、LLM 答案、WebUI、REST API 和对 AI 客户端的 MCP 支持。

自托管的 RAG 平台，用于跨 GitHub、Notion、Google Drive、本地文件和网络来源进行 AI 文档搜索，并附带引用。

可自托管的 RAG 平台——通过简单的 REST API 进行文档摄取、嵌入和向量搜索

官方Weaviate TypeScript客户端

OasisDB：一个最小且轻量级的向量数据库

一个为低内存生产工作负载构建的资源高效型 C++ 向量索引引擎

自托管现代 LLM 堆栈。从终端运行整个集群

用于构建向量搜索应用的去中心化向量数据库

Skardi是一个代理数据平面，赋予AI代理数据自主权。

GenAI/RAG 优化器和工具包，用于使用 Oracle 数据库 AI 向量搜索和 NL2SQL 进行实验

关于在SQL Server和Azure SQL中使用向量的示例

Milvus管理GUI

无向量、基于推理的检索增强生成（RAG）

图向量数据库，以2.50美元查询10亿条边。Rust语言，OpenCypher，向量搜索，14种图算法。单机支持7400万个节点/10亿条边。

Qdrant 的官方 Java 客户端

在Amazon EKS上部署生产就绪型生成式AI基础设施的综合工具包。包含预配置组件：🚀 AI网关（LiteLLM）🤖 LLM服务（vLLM、SGLang、Ollama）📊 向量数据库、🔍 嵌入模型（TEI）📈 可观测性（Langfuse、Phoenix）等。使用Kubernetes加速您的GenAI部署。

从数据到向量数据库，轻松实现

借助向量嵌入浏览 PyPI 上前 10,000 个软件包

VQLite - 基于 Google ScaNN 的简单轻量级向量搜索引擎

全球最快且最紧凑的嵌入式向量数据库：默认精确、多模态、本地优先且GPU加速

🐊 Snappy的独特方法将视觉-语言后期交互与结构化OCR统一起来，用于区域级知识检索。喜欢这个项目？点个星吧！⭐

面向AI原生应用的高质量搜索。

chm转markdown和向量数据库

一个简单的向量数据库：文本编码、语义搜索、文档存储

Weaviate 向量数据库的网站

安全、本地运行的检索增强生成系统，用于基于文档的问答，利用 Llama 3、Mistral 和 Gemini 模型，并带有用户友好的 Streamlit 界面。

使用基于向量搜索和 FastAPI 的检索增强生成技术构建 AI 聊天机器人和文档管理的模板。

Batteries Included 是一个基于 Kubernetes 的软件平台，用于数据库、AI、Web、监控等。

基于 Rust 的生产级 KV 后端 HNSW 实现，使用 LMDB

AI智能体的本地优先记忆引擎。一个离线Rust二进制文件在SQL下融合向量+图+列式存储——通过模型上下文协议实现记忆/回忆/推理。why()跨会话将决策与其上下文重新连接，而纯向量回忆(Mem0/Zep)则无法做到。可在服务器、笔记本电脑、浏览器、边缘设备上运行。零云端依赖。

用于对全托管向量数据库进行基准测试的框架

SNKV——一个轻量级键值存储，专注于简单性、安全性和性能的基于文件数据库，直接使用B树编写。现在支持向量HNSW。加入讨论：https://discord.gg/EUb4Y5qE

面向AI时代的对象存储

受docker-compose启发的便携式AI运行时。在一个YAML文件中组合智能体、RAG流水线和MCP服务器，并在任何地方运行。

使用vCache实现可靠高效的语义提示缓存

RAG 样板项目，包含语义/命题分块、混合搜索（BM25 + 密集向量）、LLM 重排序、查询增强代理、CrewAI 编排、Qdrant 向量搜索、Redis/Mongo 会话管理、Celery 摄取管道、Gradio 界面以及评估套件（命中率、MRR、混合配置）。

ChronoMind：通过时间重新定义向量智能。

kANNolo 库的官方仓库

使用 NVIDIA Merlin 和 Redis 的三个推荐系统管道示例

该仓库已迁移至 https://github.com/VectorDB-NTU/RaBitQ-Library。 [SIGMOD 2025] 用于近似最近邻搜索的欧几里得空间高维向量的实用且渐近最优量化。

Sentence Transformers API：一个兼容 OpenAI 的嵌入 API 服务器

基于 Netty 的 Amazon S3 服务实现。

用于批量嵌入生成、基于网络的极快 RAG 和量化索引处理的高级库 ⚡

Pinecone.io Golang客户端

Unity中的语义搜索！

云原生向量相似度搜索和存储，具有高效的无服务器横向扩展能力

使用 PyTorch + Redis + Elasticsearch + Feast + Triton + Flask 构建推荐系统。向量召回、DeepFM 排序和 Web 应用程序。

排序数据结构服务器 - Treds 是一个数据结构服务器，以排序顺序返回数据，并且是最快的前缀搜索服务器。它还将数据持久化到磁盘上。

用于检索增强生成（RAG）的Bedrock知识库和代理。

hnswlib-wasm 尝试创建 hnswlib 的浏览器友好版本。

对象存储上的快速搜索引擎，原生支持全文搜索、向量和SQL，基于Parquet格式。