7个精选的矢量数据库和搜索引擎项目

矢量数据库简介

向量数据库是一种用于存储、检索和分析向量的数据库。在图片搜索、语音搜索等应用中，不是直接存储和对比原始数据，而是使用向量表示，通常为256/512个浮点数数组。它提供标准的SQL访问接口，同时支持高效的数据组织、检索和分析能力，包括传统数据库管理结构化数据的能力。

向量数据库解决两个主要问题：高效的检索和高效的分析。检索方面主要用于图片搜索，例如人脸、人体、车辆、商品图片等检索，甚至人脸支付。分析方面广泛应用于安全领域，如人脸撞库，通过对比相似案发现场周边的人像等。

与传统数据库相比，向量数据库有以下区别：首先，数据规模远超传统关系型数据库，需处理千亿级别的数据，需要可线性扩展的分布式系统。其次，查询方式不同，向量查询通常是近似查找，要求高计算能力。

1.Milvus相似性搜索引擎

项目地址：Milvus相似性搜索引擎：一款针对海量特征向量的相似性搜索引擎
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一款开源的、针对海量特征向量的相似性搜索引擎。相比 Faiss 和 SPTAG 这样的算子库，Milvus 提供完整的向量数据更新，索引与查询框架。Milvus 利用 GPU 进行索引加速与查询加速，能大幅提高单机性能。部署使用简单，降低了 AI 应用落地的难度。

2.Qdrant下一代矢量数据库

项目地址：矢量数据库：一个用于下一代AI应用程序的矢量数据库，提供了高效的矢量索引和检索功能
主要语言：Rust
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[AI应用] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一个用于下一代AI应用程序的矢量数据库。它提供了高效的矢量索引和检索功能，支持快速的相似度搜索和相关性计算，适用于各种AI应用领域。

3.Chroma嵌入式数据库

项目地址：Chroma嵌入式数据库：Chroma通过为LLM提供可插入的知识、事实和技能，使构建LLM应用
主要语言：Python
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [嵌入数据库] [数据库] [矢量数据库]
推荐理由：Chroma是开源的嵌入数据库。Chroma通过为LLM提供可插入的知识、事实和技能，使构建LLM应用程序变得容易。

4.Weaviate矢量数据库

项目地址：Weaviate矢量数据库：一个矢量数据库，它存储对象和矢量，允许将矢量搜索与结构化过滤结合起来
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [数据库] [矢量数据库]
推荐理由：一个开源矢量数据库，它存储对象和矢量，允许将矢量搜索与结构化过滤结合起来，具有云原生数据库的容错性和可伸缩性，所有这些都可以通过GraphQL、REST和各种语言客户端访问。

5.RediSearch全文搜索引擎

项目地址：RediSearch全文搜索引：一个基于Redis的全文搜索引擎 它提供了高性能的全文搜索功能，支持复杂的查询和过滤
项目分类：[中间件]
项目标签：[搜索模型] [内存数据库] [NoSQL] [搜索引擎] [数据库] [矢量数据库]
推荐理由：一个基于Redis的全文搜索引擎。它提供了高性能的全文搜索功能，支持复杂的查询和过滤，并且可以无缝地集成到现有的Redis环境中。

6.矢量数据库

项目地址：矢量数据库：一个为需要在大数据集上进行低延迟计算的应用程序提供的平
主要语言：Java
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [数据库] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一个为需要在大数据集上进行低延迟计算的应用程序提供的平台。它存储和索引您的结构化、文本和矢量数据，以便查询、选择和处理以及机器学习模型推理可以在任何规模的服务时间内快速执行。可以使用托管在Vespa中的应用程序组件定制和扩展功能。

7.Vald分布式向量搜索引擎

项目地址：Vald分布式向量搜索引擎：一个高度可扩展的分布式快速近似最近邻(ANN)密集向量搜索引擎
主要语言：Go
项目分类：[中间件] [AI]
项目标签：[神经网络] [搜索引擎] [向量搜索] [矢量数据库]
推荐理由：一个高度可扩展的分布式快速近似最近邻(ANN)密集向量搜索引擎。它具有自动向量索引和索引备份，以及水平缩放功能，可以从数十亿个特征向量数据中进行搜索。它使用最快的人工神经网络算法NGT来搜索邻居。