本文主要介绍了向量数据库的原理和实现，包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域，目前大部分向量数据库公司的估值乘着AI和GPT的东风从而飞速的增长，但是在实际的业务场景中，向量数据库的应用场景还比较少，抛开浮躁的外衣，向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。

：开源向量数据库Milvus的轻量版本，为AI应用提供向量嵌入和相似性搜索功能，可轻松集成到Python应用中

2021年对开源数据库的深刻见解。#数据库

：快速灵活的高维嵌入向量聚类库，专为处理大规模数据集设计

：可嵌入、高效且易于使用的向量数据库，可作为库嵌入到AI应用中。采用Rust编写，使用Sled作为持久化存储引擎，将向量集合保存

一个开源的向量数据库，支持JavaScript和Python，并且可以方便的和Langchain集成。主要功能包括：-存储向量和它们的元数据-文档向量和对向量查询-从数据库中检索相似的向量用Python的话，它可以以内存数据库方式运行，或者是客户端/服务端运行。用JaScript的话，目前仅支持客户端连接Python的服务端或者Docker。