Write You a Vector Database开源项目 – 关系数据库向量功能扩展教程

在关系数据库系统中添加向量功能的教程，在CMU-DB的BusTub教育数据库系统的修改版上实现类似pgvector的能力，包括向量存储、向量表达式和向量索引
Write You a Vector Database的特点:
1. 向量存储功能
2. 向量表达式支持
3. 向量索引能力
4. 基于CMU-DB的BusTub系统
5. 教育目的的数据库系统扩展

Write You a Vector Database的功能:
1. 在关系数据库中实现向量存储
2. 使用向量表达式进行复杂查询
3. 通过向量索引提高搜索效率
4. 学习如何在现有数据库系统中添加向量功能

相关导航

list{a}官网 – 基于搜索的产品识别工具

getlista{a} 是一个前沿的产品，利用先进的算法和人工智能实时扫描互联网，帮助用户识别潜在的招聘对象或客户。

TheB.AI官网 – 多样化的先进AI模型平台

TheB.AI提供多种前沿模型，包括语言模型和图像模型，通过易于使用的界面和统一的API接口访问，支持个性化定制，提升AI体验。

LangChain开源项目 – 开源AI大模型应用开发框架

LangChain是一个开源的AI大模型应用开发框架，旨在帮助开发者利用AI大模型构建智能应用。它提供强大的工具集，让用户能够结合外部数据和AI大模型的生成能力，快速开发具备记忆能力和上下文感知的程序。LangChain支持多种语言模型，提供丰富的API接口，简化集成与管理，同时支持多模态内容处理，适用于各种智能应用场景。

史料RAG开源项目 – 中国历史问答应用

本项目展示如何使用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，旨在提供准确可靠的历史信息和分析。

DopplerAI官网 – 为AI模型提供记忆和语义搜索能力

DopplerAI是一个托管的向量数据库和AI记忆解决方案，简化了为AI模型增加记忆和语义搜索功能的过程。它提供了几个API端点，让开发者可以专注于产品开发，而无需担心基础设施维护。通过DopplerAI，用户可以轻松地存储和检索信息，从而增强聊天机器人和虚拟助手等应用的上下文响应能力。

Qwak官网 – 全面的AI平台，简化机器学习模型管理

Qwak是一个综合性的AI平台，旨在简化机器学习模型的开发、部署和管理。该平台支持各种规模的AI项目，从通用AI和大型语言模型到经典机器学习，提供统一的环境，使用户能够高效地将想法转化为可扩展的AI应用。无论是初创企业还是大型企业，Qwak都提供必要的工具和基础设施，帮助推动AI项目的进展，避免复杂的集成和基础设施管理带来的麻烦。

Neum AI官网 – 实时同步数据的ETL平台

Neum AI是一个为大型语言模型数据提供ETL服务的平台，帮助企业实时连接和同步数据到向量存储，确保AI应用中的上下文信息始终准确和最新。通过优化和同步嵌入，Neum AI支持将向量存储如Pinecone、Weaviate和ElasticSearch与Azure Blob Storage及Amazon S3等数据源进行连接。

LangChain Rust开源项目 – 用 Rust 实现的 LangChain

用 Rust 语言实现的 LangChain，提供了 LLM、Embeddings、VectorStores、Chain、Agents、Tools 等功能，并支持多种 LLM 和 VectorStores

Super-Rag开源项目 – 高性能RAG管道集成工具

Super-Rag是一个高性能的RAG管道，专为AI应用设计，集成了摘要生成、检索/重排和代码解释器功能，通过简单的API提供服务。它支持多种文档格式和向量数据库，提供可定制的文档分割/分块功能，并允许使用多种模型（包括专有和开源模型）进行数据编码。此外，Super-Rag还内置了代码解释器模式，用于处理复杂的问答场景，并通过唯一ID进行会话管理以实现缓存。

Rivet开源项目 – 可视化AI编程环境

Rivet是一款开源的可视化AI编程环境和TypeScript库，旨在简化复杂AI代理和提示链的创建，并将其嵌入应用程序中。它为开发人员和研究人员提供了一个直观的途径来创建和部署复杂的AI代理，支持多种LLM（如OpenAI GPT-3.5、GPT-4、Anthropic Claude系列等）和嵌入/向量数据库（如OpenAI Embeddings、Pinecone等），并提供了丰富的功能和支持，使其成为开发创新AI应用的宝贵工具。

LangChain-Emoji开源项目 – AI驱动的表情包斗图工具

LangChain-Emoji是一个基于LangChain开发的开源表情包斗图Agent，利用AI技术使用户能够通过表情包进行有趣的互动。项目结合了OpenAI和ZhipuAI的API，使用Python进行开发，支持多种大模型和向量数据库。用户可以通过输入提示词，系统会从表情包数据库中检索并展示最匹配的表情包。项目还提供了数据初始化工具，用户可以通过本地或云存储服务下载并管理表情包数据集。此外，项目包含一个Web前端界面，用户可以实际体验表情包的检索和展示。项目详细说明了环境配置、依赖安装和运行步骤，便于用户快速部署和使用，并计划支持更多的模型和功能，增强表情包斗图的互动性和趣味性。

gpt3.5-turbo-pgvector-结合GPT开源项目 – 3.5与pgvector的文档检索与对话工具

一个开源项目，结合OpenAI的GPT-3.5与pgvector，实现AI文档检索与对话功能。该项目利用OpenAI的Embeddings API进行文本相似度检索，能够根据用户的问题生成相应的回答和代码，支持多种语言的输入和输出，并将文档以向量形式存储，从而提高搜索效率。