一些低成本的开源向量数据库包括：
- Milvus：一个面向大规模向量数据库存储和相似度搜索的开源项目。
- Faiss：一个针对快速相似度搜索和聚类的高性能库，由Facebook AI研究团队开发。
- Annoy：一个C++库，用于在大数据集中构建近似最近邻搜索数据结构，可以与Python等语言配合使用。
- ScaNN：Google开源的用于大规模向量相似度搜索的库。
这些开源向量数据库提供快速、高效的向量存储和相似度搜索功能，并且具有较低的使用成本。用户可以根据自身需求选择适合的数据库进行使用。
成本低的开源向量数据库
继续阅读
有哪些数据可视化的国产向量数据库
国产的向量数据库包括但不限于以下几种：
1. Word2Vec中文词向量：由中科院计算所NLPIR组提供，包含大量中文词汇的词向量。
2. FastText中文词向量：由哈工大讯飞联合实验室提供，提供了一部分中文词汇的词向量。
3. TH
扩展性强的向量数据库公司
有一些提供向量数据库技术，并且具有较高扩展性的公司，您可以考虑以下几家：
1. AnzoGraph：提供高性能的图数据库，支持扩展性和并行查询。
2. CrateDB：提供分布式 SQL 数据库，支持存储和分析大规模数据，具有良好的扩展性
什么是文本语义搜索是什么意思
文本语义搜索是一种搜索技术，旨在理解用户查询的语义含义，而不仅是简单地匹配关键词。它通过深入分析文本内容的含义、上下文和语境，以及用户意图，来帮助更准确地定位相关信息。这种搜索技术能够理解文本的含义，并通过语义关联来提供更精确和相关的搜索结