faiss

Milvus 是高性能、云原生的向量数据库，专为可扩展的向量 ANN 搜索而构建

Langchain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM、Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用

基于 TurboQuant 的向量索引，使用 Rust 编写并提供 Python 绑定

AI 代理的记忆层。以无服务器、单文件的记忆层取代复杂的 RAG 流程。为代理提供即时检索和长期记忆。

轻量、极速、在进程内运行的向量数据库

[MLsys2026]：在所有事物上使用 LEANN 进行 RAG。享受 97% 的存储空间节省，同时在个人设备上运行快速、准确且 100% 私密的 RAG 应用。

快速开源搜索与聚类引擎 × 适用于向量与任意对象 × 支持 C++、C、Python、JavaScript、Rust、Java、Objective‑C、Swift、C#、GoLang 与 Wolfram 🔍

AdalFlow：构建并自动优化 LLM 应用的库

此存储库包含检索增强生成（RAG）系统的各种高级技术。

Postgres 中具备可扩展性、低延迟且支持混合式的向量搜索。革新向量搜索，而非数据库。

基于 Faiss 的高效向量搜索 SQLite 扩展！

文字转语音、RAG 与 LLMs。全部本地运行！

Milvus 向量数据库的 Python SDK

透明的 Python RAG 参考实现，采用 FAISS + BM25 混合检索、重新排序、Gradio UI 与 FastAPI。

ChatWeb 可以爬取网页、阅读 PDF、DOCX、TXT 并提取主要内容，然后根据内容回答你的问题，或总结重点。

Similarities：相似度计算与语义搜索工具包。支持亿级数据文搜文、文搜图、图搜图，Python3 开发，开箱即用。

一些关于 faiss 的实用技巧

用于动态文本分类的灵活、自适应分类系统。