Bases de datos vectoriales: 38 proyectos open source (2026)

Motor distribuido de búsqueda y analítica con API REST que también funciona como almacén de datos escalable y base de datos vectorial.

Almacén de datos en memoria que se usa como caché, servidor de estructuras de datos, almacén de documentos, base de datos vectorial y agente de mensajería.

Un motor de búsqueda rápido y tolerante a errores tipográficos, con una API para búsquedas de texto completo, semánticas e híbridas en sitios web y aplicaciones.

Milvus es una base de datos vectorial distribuida y de código abierto para almacenar y buscar embeddings a gran escala, utilizada en búsquedas con IA y aplicaciones RAG.

Biblioteca de C++ con bindings para Python para buscar similitudes y agrupar vectores densos de forma eficiente, con aceleración opcional mediante GPU.

Qdrant es un motor de búsqueda de similitud vectorial y una base de datos vectorial basado en Rust, con filtros por payload, para búsquedas semánticas y recomendaciones.

Motor de búsqueda CLI local y en el dispositivo para notas Markdown, transcripciones de reuniones y documentación, que combina BM25, búsqueda vectorial y reordenamiento con LLM.

Base de datos de embeddings de código abierto para aplicaciones de IA, que almacena documentos y vectores para habilitar búsquedas semánticas, híbridas y de texto completo.

Typesense es un motor de búsqueda de código abierto y en memoria, con tolerancia a errores tipográficos, facetas, búsqueda geográfica y vectorial, pensado como una alternativa más sencilla a Algolia y Elasticsearch.

Extensión de código abierto para buscar vectores similares en Postgres y almacenar y consultar embeddings junto con los datos relacionales.

Índice vectorial en proceso para Python y Rust que comprime embeddings a 2 o 4 bits por dimensión con TurboQuant y los busca directamente.

Base de datos vectorial de código abierto que almacena objetos y vectores juntos y combina la búsqueda por similitud con filtros estructurados.

Una base de datos vectorial de código abierto que se integra en las aplicaciones para realizar búsquedas de similitud con baja latencia, sin ejecutar un servidor.

Índice vectorial local y toolkit de RAG que reduce el almacenamiento cerca de un 97 % al recalcular embeddings bajo demanda, para buscar datos personales en tu laptop.

Base de datos de búsqueda de código abierto con búsqueda de texto completo, vectorial e híbrida, indexación en tiempo real y SQL; una alternativa a Elasticsearch.

Biblioteca de recuperación y base de datos embebida para IA multimodal, con búsqueda vectorial, de texto completo y SQL sobre datos en formato Lance.

Una biblioteca de búsqueda para JavaScript/TypeScript que funciona en el navegador, Node.js o runtimes edge y admite búsqueda de texto completo, vectorial e híbrida.

Una extensión de Postgres que incorpora búsqueda de texto completo y vectorial, puntuación BM25 y agregaciones a tu base de datos existente.

Formato abierto de tablas y archivos lakehouse para IA multimodal, con búsqueda vectorial y de texto completo, y acceso aleatorio rápido en almacenamiento de objetos.

Vespa es un motor de búsqueda y una plataforma de serving de código abierto para vectores, tensores, texto y datos estructurados a gran escala.

Base de datos de grafos de código abierto escrita en Rust que almacena datos de grafos, vectores y texto completo en almacenamiento de objetos, y permite consultarlos desde Rust, TypeScript, Go y Python.

Un módulo de Redis que añade búsqueda de texto completo, índices secundarios, búsquedas de similitud vectorial y consultas de agregación a los datos de Redis.

Una rama de MySQL 8.0.44 de Alibaba Cloud que añade un motor de almacenamiento analítico DuckDB, índices vectoriales HNSW y consultas flashback nativas.

Biblioteca C++ header-only con bindings para Python que permite buscar vecinos aproximados rápidamente mediante el algoritmo de grafos HNSW.

Biblioteca de C++ para búsquedas aproximadas de vecinos más cercanos a gran escala, con herramientas para crear índices, buscar y ofrecer servicio distribuido.

Una base de datos nativa para IA, diseñada para aplicaciones con LLM y con búsqueda híbrida en vectores densos y dispersos, tensores y texto completo.

Biblioteca de C++ en un solo archivo para búsqueda aproximada de vecinos más cercanos y clustering de vectores, con bindings para Python, JavaScript, Rust, Java, Go, Swift y más.

Una base de datos de búsqueda nativa para IA que almacena datos vectoriales, de texto completo, estructurados y semiestructurados en un solo motor compatible con MySQL, para la memoria y la recuperación de agentes.

Extensión de PostgreSQL escrita en Rust que añade un índice basado en DiskANN y filtros por etiquetas a pgvector para acelerar las búsquedas vectoriales y reducir su costo.

Biblioteca Rust integrada en el proceso y servidor multiinquilino para búsquedas léxicas, vectoriales e híbridas, con un servidor MCP para agentes de IA.