vector-search

最先端の埋め込み（Embedding）を作成するための、高速、正確かつ軽量なPythonライブラリ

AIエージェントのマイクロサービス

LLM（OpenAI、LLaMAなど）とベクトルデータベース（Chroma、Weaviate、LanceDBなど）の両方をサポートする、プロンプトのテストと実験のためのオープンソースツール。

Local-first search across your workspace, built for humans and AI agents.

Pinecone ベクターデータベースを実際に操作しながら学べる Jupyter Notebooks

エージェントに必要なすべてのモデルに対応する、オープンソースの推論サーバーおよび本番用クラスター

APIを通じて提供される、検索、推薦、RAG、および分析のためのオールインワン・プラットフォーム

🚀 Rustで書かれた効率的な近似近傍探索アルゴリズムコレクションライブラリ 🦀。

RAG の新しい SOTA——人間とエージェントのための独自の検索アーキテクチャおよびオープンソースのナレッジベース。

AI ネイティブアプリケーション向けの分散型ベクトル検索

AIを活用したクロスプラットフォームの電子書籍リーダー。セマンティック検索、RAGチャット、ローカルベクトルストア、メモ、TTS、WebDAV同期を備えています。

Faissをベースにした、効率的なベクトル検索のためのSQLite拡張機能！

Ruby で LLM を活用したアプリケーションを構築する

SeekStorm: ベクトルおよび全文検索 - インプロセスライブラリおよびマルチテナントサーバー（Rust 製）

x86、Arm、RISC-V、WASM にわたり、6ビット浮動小数点数から64ビット複素数までの16種類の数値型に対する、SIMD 高速化された距離計算、内積、行列演算、地理空間および幾何学的カーネル。Python、Rust、C、C++、Swift、JS、Go のバインディングを提供 📐

AIエージェント向けのセマンティック検索とコールグラフ（100%ローカル動作）

XERJ は、AI によるデータ検索の新しい方法です。自動インデックス機能により、grep や sed によるトークンの無駄遣いをせずに、AI エージェントがデータを把握できるようになります。1つのコマンドでコード、ドキュメント、ログ、PDF のインデックスを作成し、検索、RAG、セキュリティ監査、エージェントのメモリに活用できます。grep と比較して 40倍少ないトークンで動作します。Elasticsearch 互換のため、既存のクライアントがそのまま使用できます。

Postgres向けの拡張可能で高速、ディスク効率の良いベクトル検索（pgvecto.rsの後継）

JVector: 最も高度な埋め込み型ベクトル検索エンジン

Next.js、OpenAI、Supabase を活用した、独自のカスタム ChatGPT スタイル文書検索構築用テンプレート。

ベクトル検索に関連するライブラリ、サービス、研究論文のコレクション

MemFree - ハイブリッド AI 検索エンジン ＆ AI ページジェネレーター

高次元データのための近傍グラフとツリーを用いた近傍探索

Qdrant ベクトル検索エンジン用 Python クライアント

多言語のテキスト、画像、動画を対象としたコンテンツ理解と生成のためのポケットサイズマルチモーダルAI。OpenAI CLIPやLLaVAと比較して最大5倍高速

🥤 RAGLiteは、DuckDBまたはPostgreSQLを使用したRetrieval-Augmented Generation（RAG）のためのPythonツールキットです。

ベクトルデータベース向けのベンチマークです。

ArcadeDBマルチモデルデータベースは、SQL、Cypher、Gremlin、HTTP/JSON、MongoDB、Redisをサポートする1つのDBMSです。ArcadeDBは、最初のマルチモデルDBMSであるOrientDBの概念的なフォークです。ArcadeDBはベクトル埋め込みをサポートしています。

Chromaライクなインターフェースを持ち、サードパーティ製依存関係が一切ないGo向けの組み込み型ベクターデータベース。オプションで永続化可能なインメモリ仕様

RAFT は、機械学習と情報検索のための広く使用されている基本的なアルゴリズムとプリミティブを含んでいます。アルゴリズムは CUDA で加速されており、高性能なアプリケーションをより簡単に記述するための構成要素となります。