hnsw

Milvus est une base de données vectorielle cloud-native haute performance conçue pour la recherche ANN vectorielle évolutive.

Qdrant - Base de données vectorielle et moteur de recherche vectorielle haute performance à grande échelle pour la nouvelle génération d'IA. Également disponible dans le cloud https://cloud.qdrant.io/

Weaviate est une base de données vectorielle open source qui stocke à la fois des objets et des vecteurs, permettant de combiner la recherche vectorielle avec un filtrage structuré, tout en offrant la tolérance aux pannes et l'évolutivité d'une base de données cloud-native.

Une base de données vectorielle légère, ultra-rapide et intégrée.

Base de données native pour l'IA conçue pour les applications LLM, offrant une recherche hybride ultra-rapide sur vecteurs denses, vecteurs creux, tenseurs (multi-vecteurs) et texte intégral.

MinHash, LSH, LSH Forest, Weighted MinHash, HyperLogLog, HyperLogLog++, LSH Ensemble et HNSW

La base de données de recherche native pour l'IA. Idéale pour le stockage d'agents, elle unifie les données vectorielles, textuelles, structurées et semi-structurées au sein d'un moteur unique. Cette base de données tout-en-un rend les agents plus intelligents, plus faciles à exécuter et plus stables.

Bibliothèque de collections d'algorithmes de recherche de plus proches voisins approximatifs efficaces écrite en Rust

Une bibliothèque de recherche approximative des plus proches voisins pour Python et Java, axée sur la facilité d'utilisation, la simplicité et le déploiement.

Endee.io – Une base de données vectorielle haute performance, conçue pour gérer jusqu'à 1 milliard de vecteurs sur un seul nœud, offrant des gains de performance significatifs grâce à une indexation et une exécution optimisées. Également disponible dans le cloud https://endee.io/

RAG Time : Un parcours d'apprentissage de 5 semaines pour maîtriser le RAG

Extension de base de données vectorielle pour PostgreSQL destinée à la création d'applications d'IA.

Nornicdb est une base de données distribuée à faible latence, combinant graphes et vecteurs, avec MVCC temporel, offrant des recherches HNSW, des parcours de graphes et des écritures en moins d'une milliseconde. Compatible avec Neo4j Bolt/Cypher et gRPC de qdrant, elle permet une migration sans changement tout en ajoutant des fonctionnalités intelligentes comme les schémas, les embeddings gérés, le reranking avec LLM, l'accélération GPU, l'Auto-TLP, la gestion de la mémoire basée sur des politiques et un serveur MCP.

Construction d'extensions de base de données vectorielles sur Apache Datafusion et le système BusTub de CMU-DB.