Code ouvert. Horizons nouveaux.

TalaDB est une base de données vectorielle et documentaire embarquée conçue pour l'IA sur appareil, offrant une API TypeScript unifiée pour le Navigateur, Node.js et React Native.

HelixDB est une base de données OLTP graph-vector construite en Rust sur un stockage d'objets, conçue pour les graphes de connaissances et la mémoire IA.

Chroma est une infrastructure de données open-source conçue pour l'IA, offrant des capacités de recherche vectorielle, hybride et plein texte.

LightRAG est un framework léger de génération augmentée par récupération (RAG) basé sur des graphes de connaissances, développé par HKUDS. Il offre une récupération à deux niveaux, l'indexation par graphe de connaissances, le parsing multimodal, plusieurs backends de stockage et un serveur API avec interface Web.

KAG est un framework open source d'OpenSPG qui combine graphes de connaissances et LLM pour le raisonnement logique et les questions-réponses factuelles sur des bases de connaissances métier, via une récupération hybride guidée par formes logiques.

txtai est un framework AI tout-en-un pour la recherche sémantique, l'orchestration de LLM et la création de workflows complexes.

Vector Watcher est une interface graphique multiplateforme pour explorer et gérer les bases de données vectorielles LanceDB. Développé avec Tauri, React et TypeScript, il permet la gestion des connexions et la recherche de similarité.

Deep Lake est une base de données multimodale sans serveur pour l'IA, combinant recherche vectorielle et stockage d'embeddings, images, vidéos, audio et documents. Elle diffuse les données directement du cloud vers PyTorch/TensorFlow, prend en charge le versionnage et s'intègre à LangChain, LlamaIndex et Weights & Biases.

Qdrant est un moteur de recherche de similarité vectorielle et une base de données haute performance écrite en Rust, conçue pour les applications d'IA nécessitant une recherche sémantique et une gestion de vecteurs à grande échelle.

Faiss est une bibliothèque C++ avec des wrappers Python pour la recherche efficace de similarité et le clustering de vecteurs denses, prenant en charge les index CPU et GPU, la quantification et les ensembles de données à l'échelle du milliard.

OpenViking est une base de données contextuelle open source pour agents IA qui unifie mémoire, RAG de connaissances et compétences sous un système de fichiers virtuel (viking://). Elle offre un chargement contextuel en couches, une récupération par répertoire, une extraction session-mémoire, des SDK, des intégrations MCP et un serveur auto-hébergeable.

ParadeDB est une extension Postgres qui intègre la recherche plein texte, la récupération vectorielle et l'analyse au sein d'une seule base de données.

LEANN est une base de données vectorielle légère conçue pour le RAG personnel, réduisant les besoins de stockage jusqu'à 97 % grâce au recalcul sélectif basé sur les graphes.