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Qdrant - Banco de dados vetorial e mecanismo de busca vetorial de alto desempenho e escala massiva para a próxima geração de IA. Também disponível na nuvem https://cloud.qdrant.io/

Alternativa de código aberto ao Algolia + Pinecone e uma alternativa mais fácil de usar ao ElasticSearch ⚡ 🔍 ✨ Mecanismo de busca difusa em memória, rápido e tolerante a falhas de digitação para criar experiências de busca incríveis

Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto que armazena objetos e vetores, permitindo a combinação de busca vetorial com filtragem estruturada, com a tolerância a falhas e escalabilidade de um banco de dados nativo em nuvem.

Um banco de dados vetorial leve, extremamente rápido e em processo

Biblioteca de recuperação incorporada (embedded) de código aberto para IA multimodal, amigável para desenvolvedores. Pesquise mais, gerencie menos.

Um Postgres para seus dados de aplicação, busca de texto completo, recuperação vetorial e agregações. O lar da extensão pg_search.

Cache semântico para LLMs. Totalmente integrado com LangChain e llama_index.

Documentação do Chonkie — A biblioteca de ingestão leve para pipelines de RAG rápidos, eficientes e robustos

Mecanismo rápido de busca e clustering de código aberto para vetores e objetos arbitrários em C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang e Wolfram

Um framework multiplataforma de estruturação de vídeo (análise de vídeo) baseado em modelos de CV e mLLM.

Biblioteca de coleções de algoritmos de busca de vizinho mais próximo aproximado eficiente escrita em Rust.

JVector: o mecanismo de busca vetorial embarcado mais avançado

Vald. Um motor de busca vetorial distribuído altamente escalável.

Coleções de bibliotecas, serviços e artigos de pesquisa relacionados a busca vetorial

Banco de dados multimodelo ArcadeDB, um SGBD que suporta SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB e Redis. O ArcadeDB é um fork conceitual do OrientDB, o primeiro SGBD multimodelo. O ArcadeDB suporta embeddings vetoriais.

Um fork do @ClickHouse que suporta busca vetorial de alto desempenho e busca de texto completo.

Similarities: um kit de ferramentas para cálculo de similaridade e busca semântica. Suporta busca de texto em texto, texto em imagem e imagem em imagem para centenas de milhões de dados. Desenvolvido em Python 3, pronto para uso.

cuVS - uma biblioteca para busca vetorial e agrupamento em GPU

Framework extremamente rápido para ajuste fino de modelos de aprendizado de similaridade

Sistema de gerenciamento de banco de dados ACID multiparadigma em C# .NET NOSQL (chave-valor, armazenamento de objetos embarcado, pesquisa de texto, pesquisa semântica, camada vetorial).

vsag é uma biblioteca de indexação de vetores usada para busca de similaridade.