vector-search

12件のリポジトリ

Claude Code/Codexを強化するエージェント実行基盤 — Rufloは「モデル＋ハーネス」思想に基づき、Claude CodeやCodexに100以上の専門エージェント、自己学習メモリ、スワーム協調、マシン間フェデレーションを追加する実行基盤です。npx一発導入で既存のコーディングフローはそのまま、裏側でタスク振り分けや記憶・協調を自動化できるのが特徴です。

TypeScript注目度 47

★81,442

milvus-io/milvus

大規模RAG時代を支えるベクトルDB Milvus — Milvusは大量の埋め込みデータを高速に検索できるクラウドネイティブなベクトルDBです。HNSWやDiskANNなど複数のANNアルゴリズムを実装し、分散構成で数十億規模のベクトルにも対応。画像検索やLLM/RAGアプリの基盤として、FaissやElasticsearchに代わる選択肢になります。

Go🇺🇸 北米発注目度 28

★46,633

Tencent/WeKnora

文書をRAGとAIエージェントに変えるTencent製OSS — Tencent製のオープンソースLLM知識プラットフォームです。生の文書を検索可能なRAG、自律的に推論するエージェント、自己更新型Wikiに変換できます。OpenAIやOllamaなど複数LLMに対応し、ベクトル検索・リランキング・マルチテナントまで備えた実用的な社内ナレッジ基盤として注目です。

Go🇨🇳 中華圏発注目度 45

★37,119

seaweedfs/seaweedfs

1バイナリでS3・POSIX・データレイクを兼ねる分散ストレージ — SeaweedFSは数十億のファイルをO(1)のディスクアクセスで扱える分散ストレージシステムです。1つのweedバイナリでS3互換オブジェクトストア、POSIXファイルシステム、Icebergテーブル対応のレイクハウスを同一データ上で提供でき、ボリュームサーバー追加だけで容易に水平スケールできる点が特徴です。HDFSやMinIOの代替として、大規模ファイル管理を簡素化したい開発者に向いています。

Go🇺🇸 北米発注目度 41

★36,012

qdrant/qdrant

Rust製の高速ベクトル検索エンジンQdrant — Rustでフルスクラッチ実装された高性能ベクトルデータベースで、HNSWによる近似最近傍探索と高度なフィルタリングを両立します。埋め込みベースの類似検索やレコメンド、RAGなどAI応用に強く、セルフホストとクラウド版の両方で利用できる点が実用性の高さを支えています。

Rust🇪🇺 欧州発注目度 32

★35,505

onyx-dot-app/onyx

50以上のアプリを横断して知識を繋ぐセルフホスト型AIコンテキスト層 — Onyxは50以上の業務アプリから情報をインデックス化し、あらゆるLLMに文脈として提供するオープンソースのAIプラットフォームです。セルフホストでデータ主権を保ちつつ、Web検索やサンドボックスなどの高度な機能をRAGに追加し、汎用チャットボットではなく「AIの同僚」を目指しています。

Python🇺🇸 北米発注目度 33

★33,329

TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

AIエージェント群が記憶を共有するメモリ基盤 — 会話・ドキュメント・コードをChat Memory、Skill、LLM-Wiki、Code-Graphという4種の再利用可能な記憶資産に変換し、複数のエージェントやフレームワーク間で共有・統制できるチーム向けメモリハブです。Claude CodeなどのAgentと連携し、個人開発者が育てるエージェントチームの長期記憶基盤として機能します。

TypeScript注目度 42

★30,760

xerj-org/xerj

grepの40倍省トークンなAI向け検索エンジン — XERJはコードやドキュメント、PDFなどを自動インデックス化し、コーディングエージェントがgrepのように全文を読まずに必要な箇所だけ取得できるようにするローカル検索基盤です。Elasticsearch互換APIで既存クライアントがそのまま使え、参照コーディングによりトークン消費を数倍削減できます。

Rust注目度 19

★18,786

RyanCodrai/turbovec

TurboQuant量子化で省メモリ高速なベクトル検索 — GoogleのTurboQuant量子化を使い、ベクトルを2〜4bit/次元で圧縮したまま直接検索するRust製ベクトルインデックスで、Pythonバインディングも提供します。1000万件の768次元埋め込みをfloat32比で最大15.5倍省メモリ化しつつ、FAISSより最大4.4倍高速に検索でき、学習・再構築不要でオンライン追加削除も可能です。

Rust注目度 33

★17,488

neuml/txtai

ベクトル検索・グラフ・LLMエージェントを統合するAIフレームワーク — txtaiはベクトルインデックス、グラフネットワーク、リレーショナルDBを統合した埋め込みデータベースを核に、セマンティック検索やRAG、マルチモデルワークフローを実現するAIフレームワークです。個別ツールを組み合わせずに、自律エージェントや検索主体のAIアプリをPythonで構築したい開発者に適しています。

Python🇺🇸 北米発注目度 70

★13,278

yoanbernabeu/grepai

Semantic Search & Call Graphs for AI Agents (100% Local)

C🇪🇺 欧州発注目度 25

★1,949

kividbio/kividb

RedisをRustで置き換える高速KVS「KiviDB」 — KiviDBはRust製のマルチスレッド型Redis/Valkey互換データベースで、RESPプロトコルに対応し既存クライアントをそのまま使えます。全文検索やベクトル検索を標準搭載し、32コアでパイプラインGETをRedis 8の約9倍、Dragonflyの2.3倍という性能を実現しています。ライセンスはAGPL-3.0です。

Rust🇮🇳 インド発注目度 84

★1,061