Código aberto. Novas possibilidades.

LEANN é um banco de dados vetorial leve para RAG pessoal, reduzindo armazenamento em até 97% por meio de recomputação seletiva baseada em grafos.

TalaDB é um banco de dados de vetores e documentos embarcado projetado para IA no dispositivo, fornecendo uma API TypeScript unificada para Browser, Node.js e React Native.

HelixDB é um banco de dados OLTP de grafo-vetor construído em Rust sobre armazenamento de objetos, projetado para grafos de conhecimento e memória de IA.

Chroma é uma infraestrutura de dados de código aberto projetada para IA, fornecendo capacidades de pesquisa vetorial, híbrida e de texto completo.

LightRAG é um framework leve de geração aumentada por recuperação (RAG) baseado em grafos de conhecimento, do HKUDS, com recuperação em dois níveis, indexação em grafo, parsing multimodal, múltiplos backends de armazenamento e servidor API com WebUI.

KAG é um framework open-source da OpenSPG que combina grafos de conhecimento com LLMs para raciocínio lógico e Q&A factual em bases de conhecimento de domínio profissional, usando recuperação e raciocínio híbridos guiados por forma lógica.

Um framework de IA tudo-em-um para busca semântica, orquestração de LLMs e fluxos de trabalho de modelos de linguagem.

Vector Watcher é uma GUI desktop multiplataforma para explorar e gerenciar bancos de dados vetoriais LanceDB, construída com Tauri, React e TypeScript sobre um sidecar Python/FastAPI.

Deep Lake é um banco de dados serverless multimodal para IA que combina busca vetorial com armazenamento de embeddings, imagens, vídeo, áudio e documentos. Ele transmite dados diretamente do armazenamento em nuvem para PyTorch/TensorFlow, suporta versionamento e integra-se com LangChain, LlamaIndex e Weights & Biases.

Qdrant é um mecanismo de busca de similaridade vetorial e banco de dados de alta performance escrito em Rust, projetado para aplicações de IA que exigem busca semântica e gestão de vetores em larga escala.

Faiss é uma biblioteca C++ com wrappers Python para busca eficiente de similaridade e agrupamento de vetores densos, suportando índices de CPU e GPU, quantização e conjuntos de dados em escala de bilhões.

OpenViking é um banco de dados de contexto open-source para agentes de IA que unifica memória, RAG de conhecimento e habilidades sob um sistema de arquivos virtual (viking://). Oferece carregamento de contexto em camadas, recuperação por escopo de diretório, extração de sessão para memória, SDKs, integrações MCP e um servidor auto-hospedável.

ParadeDB é uma extensão do Postgres que integra busca de texto completo, recuperação vetorial e análise em um único banco de dados.