1. Milvus
Milvus 是一个专为 AI 应用和大规模相似度搜索设计的高性能开源向量数据库。它支持快速的向量插入、删除和搜索操作，适用于机器学习和深度学习场景。Milvus 的核心特性是高性能和可扩展性，使其成为处理大规模数据集的理想选择。
2. FAISS
FAISS 是 Facebook 开发的高效相似度搜索和聚类库，支持十亿级别的向量搜索。它适用于图像识别、文本搜索等多种场景，并提供了丰富的 API 和工具以便用户进行定制和优化。
3. Annoy
Annoy 是一个简单且快速的近似最近邻搜索库，使用基于树的算法来高效地搜索高维空间中的最近邻。尽管其精度可能略低于其他方法，但其速度和简洁性使其在许多应用中仍然具有吸引力。
4. Hnswlib
Hnswlib 是一个基于分层导航小世界图算法的库，用于高效地进行高维向量的最近邻搜索。它提供了灵活的接口，适用于多种数据挖掘和推荐系统应用。
5. Vearch
Vearch 是一个支持分布式全文搜索的向量数据库，结合了标量字段过滤和向量检索，适用于复杂的搜索和分析任务。它旨在提供高效的向量搜索功能，同时支持灵活的查询和扩展性。
在选择适合的开源向量数据库时，应考虑数据量、性能需求、易用性以及社区支持等因素。这些开源向量数据库为处理大规模高维数据提供了有效的工具，不仅支持快速的向量操作，还具有高度的灵活性和可扩展性，能够满足各种机器学习和数据分析需求。
