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Qdrant - Base de datos vectorial y motor de búsqueda vectorial de alto rendimiento y escala masiva para la próxima generación de IA. También disponible en la nube https://cloud.qdrant.io/

Alternativa de código abierto a Algolia + Pinecone y una alternativa más fácil de usar que ElasticSearch ⚡ 🔍 ✨ Motor de búsqueda difusa en memoria, rápido y tolerante a errores de escritura, para crear experiencias de búsqueda encantadoras.

Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto que almacena tanto objetos como vectores, permitiendo combinar la búsqueda vectorial con el filtrado estructurado, con la tolerancia a fallos y la escalabilidad de una base de datos nativa de la nube.

Una base de datos vectorial en proceso, ligera y ultrarrápida.

Biblioteca de recuperación incrustada OSS para IA multimodal, amigable para desarrolladores. Busca más; gestiona menos.

Una única base de datos Postgres para los datos de tu aplicación, búsqueda de texto completo, recuperación de vectores y agregaciones. El hogar de la extensión pg_search.

Caché semántica para LLMs. Totalmente integrada con LangChain y llama_index.

🦛 Documentación de CHONK con Chonkie ✨ — La librería de ingesta ligera para pipelines RAG rápidos, eficientes y robustos

Motor de búsqueda y agrupamiento (clustering) rápido y de código abierto × para vectores y objetos arbitrarios × en C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang y Wolfram 🔍

Un marco de estructuración de video (análisis de video) multiplataforma basado en modelos de CV y mLLM.

🚀 Colección de librerías de algoritmos de búsqueda de vecinos más cercanos aproximados eficientes escrita en Rust 🦀.

JVector: el motor de búsqueda vectorial embebido más avanzado.

Vald: un motor de búsqueda vectorial distribuido altamente escalable

Colección de bibliotecas, servicios y artículos de investigación relacionados con la búsqueda vectorial.

ArcadeDB es una base de datos multimodelo que soporta SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB y Redis. Es un fork conceptual de OrientDB, el primer DBMS multimodelo, y soporta incrustaciones vectoriales (Vector Embeddings).

Un fork de ClickHouse que admite búsqueda vectorial de alto rendimiento y búsqueda de texto completo.

Similarities: un kit de herramientas para el cálculo de similitud y búsqueda semántica. Soporta búsqueda de texto a texto, texto a imagen e imagen a imagen a escala de cientos de millones de datos, desarrollado en Python 3 y listo para usar.

cuVS: una biblioteca para búsqueda vectorial y clustering en la GPU

Framework ultrarrápido para el ajuste fino de modelos de aprendizaje por similitud

Sistema de gestión de bases de datos C# .NET NoSQL multiparadigma con ACID, que incluye almacenamiento de clave-valor, almacenamiento de objetos, búsqueda de texto, búsqueda semántica y capa vectorial.

vsag es una biblioteca de indexación vectorial utilizada para búsqueda por similitud.