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按算法工程工作流分类的开源工具库。数据来自 GitHub 公开 API,收录 6,740 个仓库、129 个细分分类。 带 ✦ 的条目有人工撰写的专家点评。

数据最近同步于 2026/11/11 14:07:13 · 本项目仅做聚合与索引,软件版权归原作者所有

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「向量搜索」找到 12 个结果 · 5ms命中词:向量搜索vectorembeddingvector* embedding*只看有点评
J
jvector
datastax·Java

纯 Java 实现的嵌入式向量搜索引擎,支持磁盘索引和增量更新,适合在 JVM 应用里直接做近似最近邻检索,不用额外部署服务。

向量检索+4
17570—
datastax/jvector · 13.54
V
VectorChord
supervc-stack·Rust

Postgres 里的可扩展向量检索扩展,pgvecto.rs 的继任者,主打快速、省磁盘,适合在现有数据库里直接做大规模向量搜索。

向量检索+4
18370—
supervc-stack/VectorChord · 13.53
A
azure-search-vector-samples
Azure·Jupyter Notebook

Azure AI Search 向量检索功能的官方代码示例集,涵盖嵌入生成、索引构建与查询,帮开发者快速接入向量搜索。

向量检索+4
9090—
Azure/azure-search-vector-samples · 13.16
V
vector-db-benchmark
qdrant·Python

一套用于压测向量搜索引擎的基准框架,可对比不同向量数据库的检索性能,帮你在选型时拿到实测数据。

向量数据库+4
3770—
qdrant/vector-db-benchmark · 12.69
R
riot
vcaesar·Go

用 Go 写的轻量级分布式文本与向量搜索引擎,主打简单和速度,适合给应用快速加上全文检索或向量检索能力。

搜索引擎+4
60640—
vcaesar/riot · 9.92
V
vearch
vearch·Python

面向 AI 原生应用的分布式向量搜索引擎,支持混合检索和 RAG 场景,帮你在海量向量里快速找到相关内容。

向量数据库+4
23330—
vearch/vearch · 9.3
Q
qdrant-client
qdrant·Python

Qdrant 向量搜索引擎的官方 Python 客户端,方便在 Python 项目里接入向量检索,做相似度搜索和 RAG 应用。

向量数据库+4
13780—
qdrant/qdrant-client · 8.51
P
pymilvus
milvus-io·Python

Milvus 向量数据库的官方 Python SDK,让 Python 开发者能直接建集合、写入向量并做相似度检索,是搭建 RAG 和向量搜索应用的基础客户端。

向量数据库+4
14240—
milvus-io/pymilvus · 8.43
S
skills
qdrant·Python

面向 Qdrant 向量搜索的 Agent 技能集,覆盖性能调优、搜索质量、监控、部署、模型迁移与多语言 SDK 用法,帮 AI 编码助手直接给出可落地的向量检索方案。

向量搜索+4
2690—
qdrant/skills · 8.18
K
kividb
kividbio·Rust

用 Rust 写的高性能多线程 Redis/Valkey 替代品,可直接替换现有部署,并内置全文检索和向量搜索,适合做缓存和 RAG 检索后端。

向量数据库+4
10710—
kividbio/kividb · 7.91
A
awesome-vector-search
currentslab

汇总向量检索相关的库、服务和论文的 awesome 清单,帮你快速找到 KNN 搜索、相似度检索和向量搜索引擎的现成方案。

向量检索+4
15930—
currentslab/awesome-vector-search · 5.09
A
awesome-vector-database
dangkhoasdc

整理高维向量检索与向量数据库相关的优质资源清单,涵盖近似最近邻搜索、相似度检索和向量搜索引擎,方便快速选型与调研。

向量数据库+4
3620—
dangkhoasdc/awesome-vector-database · 4.25

发布说明里提到「向量搜索」

来自 1 个版本
  • WenyuChiou/awesome-agentic-ai-zhv2026.10.29-32026-10-29

    …ull/358) 简体中文 - reader-experience 进阶 RAG 先解释 BM25、向量搜索与候选资料,再按症状选方法。用同一批题目比较基线、混合搜索与加重新排序,记录 Recall@5、命中率、延迟与成本。保留 13 项方法、6 条必读及 12 条评分资源,并修正手机核心术语排版与 GitHub 粗体。 [來源 1](h