一个为PostgreSQL打造的高性能向量搜索扩展，支持大规模、高效和节省磁盘空间的向量检索。
HyperDB是一个针对大规模语言模型(LLM)应用的超快本地向量数据库，具有高度优化的C++后端向量存储。它通过MKL BLAS实现硬件加速操作，并支持id和元数据等高级功能，旨在提升向量检索和管理的效率和性能。
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
Pgvector 是一个为 PostgreSQL 提供向量相似性搜索的开源扩展，能够高效处理大规模数据集，支持多种距离度量，并与 PostgreSQL 无缝集成，提供简单易用的 API。
H2O.ai的开源大语言模型GPT项目，旨在创建世界上最好的开源GPT模型，提供强大的自然语言处理能力，支持多种任务，适用于大规模应用。
MongoDB开发的生成式AI用例项目库，包含RAG(检索增强生成)、AI代理、行业特定应用等多个实用示例。提供了与MongoDB集成的完整解决方案，包括向量数据库、操作数据库和记忆提供者等功能，支持LlamaIndex、Haystack和LangChain等主流框架的集成应用。
QinSQL 是一款高性能数据库，旨在高效处理查询和数据，针对各种查询场景进行了优化。
btree是一个用Go语言实现的高性能B树，能够高效存储和检索大量数据，支持并发读写，具备优化性能的路径提示和灵活的键类型及自定义比较函数。
Google Gemini是谷歌推出的一款先进的多模态AI模型，能够处理文本、代码、音频、图像和视频等多种信息。它旨在为开发者、研究人员和企业提供强大的AI工具，推动创新，简化工作流程，并解锁数据分析和内容创作的新可能性。
fjall-rs/lsm-tree是一个用Rust语言实现的简化版日志结构合并树（LSM树），旨在提供高效的数据存储与访问能力，特别适合大规模数据处理。
rosedb 是一个稳定、快速、内嵌的 NoSQL 数据库，支持多种数据结构，包含 String、List、Hash、Set、Sorted Set，提供高性能和易于集成的特点，适合用于教学和学习数据库原理。
SingleStore Kai™ 允许在现有的MongoDB应用中对JSON数据进行最高100倍的快速分析。它提供易于使用的MongoDB API，使开发者能够使用熟悉的MongoDB命令来实现他们应用的实时分析。
FlatBuffers 是一个跨平台序列化库，旨在最大限度地提高内存效率。它允许我们直接访问序列化数据而无需先对其进行解析/解包，同时仍然具有出色的向前/向后兼容性。
