オープンソース。新しい可能性。

QdrantはRustで記述された高性能なベクトル類似性検索エンジンおよびデータベースであり、セマンティック検索や大規模なベクトル管理を必要とするAIアプリケーション向けに設計されています。

Faissは、密ベクトルの効率的な類似性検索とクラスタリングを行うC++ライブラリで、Pythonラッパーを備えています。CPUおよびGPUインデックス、量子化、数十億規模のデータセットに対応し、MetaのFundamental AI Researchグループで主に開発されました。

OpenVikingは、AIエージェント向けのオープンソースのコンテキストデータベースであり、仮想ファイルシステム（viking://）の下でメモリ、知識RAG、スキルを統合します。階層的なコンテキストロード、ディレクトリ単位の検索、セッションからメモリへの抽出、SDK、MCP統合、セルフホスト可能なサーバーを提供します。

ParadeDBは、全文検索、ベクトル検索、および分析機能を単一のデータベースに統合するPostgres拡張機能です。

LEANNはパーソナルRAG向けの軽量ベクトルデータベース。グラフベースの選択的再計算によりストレージ要件を最大97%削減し、ローカルでの動作、MCP統合、マルチモーダル検索をサポート。

TalaDBは、オンデバイスAI向けに設計された組み込みベクトル・ドキュメントデータベースであり、Browser、Node.js、React Nativeにわたる統一されたTypeScript APIを提供します。

HelixDBはRustで実装されたオブジェクトストレージ上のOLTPグラフ・ベクトルデータベース。AIアプリケーション向けにグラフ、ベクトル、全文検索を統合し、知識グラフやAIメモリを対象とした統一データベースプラットフォーム。

ChromaはAI向けに設計されたオープンソースのデータインフラストラクチャであり、ベクトル検索、ハイブリッド検索、および全文検索機能を提供します。

LightRAGはHKUDSが開発した軽量なグラフベースのRAGフレームワークです。二層リトリーバル、知識グラフ索引、マルチモーダル解析、複数ストレージバックエンド、WebUI付きAPIサーバーを提供します。

KAGはOpenSPGによるオープンソースフレームワークで、知識グラフとLLMを組み合わせ、専門領域の知識ベースに対する論理推論と事実に基づくQ&Aを、論理形式に導かれたハイブリッド検索と推論によって実現します。

txtaiはセマンティック検索、LLMオーケストレーション、複合な言語モデルワークフローを構築するための包括的なAIフレームワークです。ベクトルインデックス、グラフネットワーク、リレーショナルデータベースを統合した埋め込みデータベースを中核に据えています。

Vector Watcherは、LanceDBベクトルデータベースを探索・管理するためのクロスプラットフォーム・デスクトップGUIです。Tauri、React、TypeScript、およびPython/FastAPIサイドカーで構築されており、接続管理、スキーマ確認、類似性検索を提供します。

Deep Lakeは、ベクトル検索とストレージを組み合わせたAI向けサーバーレス・マルチモーダルデータベースです。埋め込み、画像、動画、音声、ドキュメントを扱い、クラウドストレージからPyTorch/TensorFlowへ直接ストリーミングし、バージョン管理やLangChain、LlamaIndex、Weights & Biasesとの統合をサポートします。