vector-search

최첨단 임베딩을 만들기 위한 빠르고 정확하며 경량인 Python 라이브러리

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

AI 에이전트 마이크로서비스

LLM(예: OpenAI, LLaMA) 및 벡터 데이터베이스(예: Chroma, Weaviate, LanceDB)를 모두 지원하는 프롬프트 테스트 및 실험용 오픈소스 도구

Pinecone 벡터 데이터베이스를 직접 실습해 볼 수 있는 Jupyter Notebook 모음입니다.

에이전트에 필요한 모든 모델을 위한 오픈소스 추론 서버 및 프로덕션 클러스터

API를 통해 제공되는 검색, 추천, RAG 및 분석을 위한 올인원 플랫폼

🚀 Rust 🦀로 작성된 효율적인 근접 이웃 탐색 알고리즘 컬렉션 라이브러리.

RAG의 새로운 SOTA — 인간과 에이전트를 위한 독창적인 검색 아키텍처 및 오픈 소스 지식 베이스

AI 네이티브 애플리케이션을 위한 분산 벡터 검색

시맨틱 검색, RAG챗, 로컬 벡터 스토어, 메모, TTS, WebDAV 동기화를 지원하는 AI 기반 크로스플랫폼 전자책 리더.

Faiss 기반의 효율적인 벡터 검색을 위한 SQLite 확장 프로그램

Ruby로 LLM 기반 애플리케이션 구축

SeekStorm: 벡터 및 키워드 검색 - Rust로 작성된 인프로세스 라이브러리 및 멀티테넌시 서버

SIMD 가속 거리, 내적, 행렬 연산, 지리 공간 및 기하학적 커널(16가지 숫자 타입 지원 - 6비트 부동소수점부터 64비트 복소수까지, x86, Arm, RISC-V, WASM 지원, Python, Rust, C, C++, Swift, JS, Go 바인딩 제공) 📐

AI 에이전트를 위한 시맨틱 검색 및 콜 그래프 (100% 로컬)

XERJ는 AI가 데이터를 검색하는 새로운 방법입니다. 자동 색인 기능으로 grep 및 sed의 토큰 낭비 없이 에이전트가 데이터를 파악할 수 있도록 지원합니다. 명령어 하나로 검색, RAG, 보안 감사 및 에이전트 메모리를 위해 코드, 문서, 로그 및 PDF를 색인하며, grep보다 40배 적은 토큰을 사용합니다. Elasticsearch와 호환되므로 기존 클라이언트가 그대로 작동합니다.

Postgres를 위한 확장 가능하고 빠르며 디스크 효율적인 벡터 검색, pgvecto.rs의 후속작

JVector: 가장 진보된 임베디드 벡터 검색 엔진

Next.js, OpenAI, Supabase 기반의 맞춤형 ChatGPT 스타일 문서 검색 빌드 템플릿

벡터 검색 관련 라이브러리, 서비스 및 연구 논문 모음

MemFree - 하이브리드 AI 검색 엔진 및 AI 페이지 생성기

고차원 데이터를 위한 이웃 그래프 및 트리를 활용한 최근접 이웃 검색

Qdrant 벡터 검색 엔진용 Python 클라이언트

다국어 텍스트, 이미지, 비디오 전반의 콘텐츠 이해 및 생성을 위한 포켓 사이즈 멀티모달 AI, OpenAI CLIP 및 LLaVA보다 최대 5배 빠름 🖼️ & 🖋️

🥤 RAGLite는 DuckDB 또는 PostgreSQL을 사용하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)용 Python 툴킷입니다.

벡터 데이터베이스 벤치마크

SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB 및 Redis를 지원하는 멀티 모델 DBMS, ArcadeDB 멀티 모델 데이터베이스. ArcadeDB는 최초의 멀티 모델 DBMS인 OrientDB의 개념적 포크입니다. ArcadeDB는 벡터 임베딩을 지원합니다.

Chroma와 유사한 인터페이스와 서드파티 의존성이 없는 Go용 임베디드 벡터 데이터베이스. 선택적 영속성을 지원하는 인메모리 방식.

고성능 벡터 검색 및 전문 검색(full-text search)을 지원하는 @ClickHouse 포크