Epsilla是一个开源的高性能向量数据库，旨在提供可扩展性和成本效益，适合需要高效向量搜索的应用场景。

Qdrant是一个专为下一代人工智能设计的高性能、大规模向量数据库，支持云端使用，适用于多种应用场景，包括图像搜索和推荐系统。

MyScaleDB是一个基于ClickHouse构建的开源高性能SQL向量数据库，专为开发者设计，支持大规模数据管理和处理，并能助力AI应用程序的构建。

Milvus是一款高性能的开源向量数据库，专为生成AI应用设计，能够处理数十亿个高维向量，适合海量数据的高速搜索和查询，支持图像检索和推荐系统等应用。

Vearch是一个分布式向量数据库，专为AI应用设计，支持高效的嵌入向量相似性搜索，具备云原生特性，适合高性能需求。

Chroma DB 是一个免费的开源向量数据库，专为大型语言模型的嵌入存储和检索设计。它简化了文本数据的搜索与管理，适合研究人员和开发者使用，并允许用户灵活配置，提供多种丰富的功能以提升性能与效率。

LanceDB 是一个面向开发者的无服务器向量数据库，特别适用于 AI 应用，提供高效的相似度搜索和图像搜索功能，非常适合需要长期记忆的 LLM 应用。

松果是一个高效的开源矢量数据库，旨在支持机器学习应用。它能够快速存储和检索数据，适合开发者和企业使用，具备低延迟搜索和实时更新能力，支持推荐、检索及分类等功能。

DingoDB是一个高性能的多模态向量数据库，兼容MySQL，支持结构化和非结构化数据的统一查询。它具备高并发和低延迟的特性，非常适合实时语义搜索。

Zilliz Cloud基于开源Milvus构建，专注于存储、索引和搜索大量嵌入向量，适合企业相似性搜索、推荐系统和异常检测，具备高性能特点。

Weaviate 是一个高性能的开源向量数据库，支持同时存储对象与向量，并结合向量搜索与结构化查询，具备云原生的容错性和扩展性，适合多种应用场景。

Weaviate 是一款开源向量数据库，专为开发者提供高效的搜索解决方案。它具备出色的语义搜索能力，支持与知识图谱关联，适合于各种自然语言处理和机器学习应用，并支持与多平台集成，如 OpenAI 和 HuggingFace，具备快速部署和灵活管理数据等特性。

Weaviate 是一个优势明显的开源向量数据库，支持使用尖端机器学习模型处理文本、照片及其他数据，允许快速执行邻居搜索。它能够在设计中结合不同的机器学习服务模式，适用于问答提取、汇总和分类等场景。

Redis是一款高性能的内存数据库，支持向量搜索和多种数据类型，广泛应用于快速数据摄取、特征存储等场景。其功能丰富，特别适合人工智能和自然语言处理等领域。

Redis是一款受欢迎的内存数据库，支持向量搜索。其高性能和稳定性使其广泛应用于聊天历史、推荐系统等场景，尽管在处理海量数据方面受到内存限制。

Qdrant是一款高性能的开源向量数据库，专为存储和检索高维向量数据而设计，提供便捷的存储和搜索API，支持多条索引类型，具有高效的向量相似度搜索能力，适用于人工智能和机器学习应用，增强了语义搜索和推荐系统的应用能力。

Qdrant是一款专为存储和检索高维向量数据而设计的数据库，具有高效率的向量相似度搜索能力，适用于人工智能和机器学习领域的应用。它支持多种数据字段的管理，提供REST API和GRPC API等多种接口。

Annoy是一个高效的开源向量数据库，由Spotify开发，专注于快速搜索大型数据集。它支持多种相似度算法，内存占用小，适合需要快速查找相似项的应用场景，如音乐推荐。

Annoy针对快速搜索而设计，特别适合大型数据集，使用C++和Python开发，核心功能基于树的算法，支持快速邻近搜索。

Deep Lake 是一个面向人工智能的数据湖，能存储多种数据类型，包括向量，适合加速AI产品开发。其功能与高性能开源向量数据库需求相关。

MyScale Cloud是一个高性能SQL向量数据库，支持快速向量和文本搜索。适合开发者构建可扩展AI应用。虽然具备高性能和成本效益，但未明确其是否为开源项目。

Cottontail DB 是一款开源的向量数据库，专注于多媒体检索，支持布尔检索和最近邻搜索，适合进行向量空间检索应用。

SingleStoreDB是一款高性能的实时数据平台，支持多种数据类型的处理，包括向量数据。它有效简化数据架构，适合AI应用及实时分析，尽管未明确推荐多款开源数据库，但其功能与需求相符。

MongoDB Atlas是一个多云数据库平台，集成了向量索引功能，适合处理大规模数据的应用，支持强大的搜索和事务处理。虽然具备相关特性，但并非完全开源。