10+ Best AI Vector Database Tools in 2025 (New Guide)

Steamship の Python SDK を利用することで、強力な AI エージェントを構築し、クラウドに簡単にデプロイすることができます。特徴としては、サーバーレスのホスティング、ベクトル検索、ウェブフックなどが挙げられます。

Pineconeは、正確で安全かつスケーラブルなAIアプリケーション構築のための、業界をリードするAIインフラストラクチャです。Pinecone Databaseを使用して、ベクトルデータを大規模に保存および検索したり、Pinecone Assistantを使って数分でRAGアプリケーションを実行開始できます。

Weaviate: AIアプリを強力に支えるオープンソースのベクターデータベース。構造化フィルターによる高速なベクター検索。開発者向けに、柔軟性、スケーラビリティ、そして本番環境対応を提供します。

Alexandria プラットフォームによるテキストデータの大容量埋め込みと分析のための強力なソリューションを発見し、イノベーションと情報に基づいた意思決定を推進します。

エンタープライズユーザーに人気のベクトルデータベース、Milvusをご紹介します。大規模な埋め込みベクトルを容易に保存、インデックス化、管理できます。Milvusの先進的なSDKとインデックスアルゴリズムを使用して、検索速度を向上させ、類似検索サービスを作成しましょう。機械学習の導入や大規模ベクトルデータセットの管理に最適です。

クロマ：文書管理と効率的な検索のためのユーザーフレンドリーな API を搭載したオープンソース ベクター データベース。コンテンツレコメンデーションと類似性検索に最適です。

Supabase Vectorで強力なAIアプリケーションを構築。PostgresとSupabaseのAIツールキットを使用して、ベクターエンベディングの格納、クエリ、およびインデックス化を実行。

Qdrantは、高次元ベクトルを格納、検索、管理するためのベクトルデータベースです。効率的なストレージ、高速な類似検索、スケーラビリティ、そして豊富なAPIを提供します。AI、ML、NLPアプリケーションに最適です。詳細はこちらをクリック！

Vespaを発見しましょう。検索エンジン機能と機械学習を組み合わせた強力なAIツールです。レコメンデーションシステムを構築し、エクスペリエンスをパーソナライズし、会話型AIを簡単に実現できます。

ZillizのMilvusベクターデータベースで、AIアプリケーションを飛躍的に向上させましょう。Zilliz Cloudなら、ベクター検索アプリケーションを手間なく展開・拡張できます。

ベクトルを効率的に類似検索およびクラスタリングするためのライブラリであるFaissのパワーを探求してください。GPUアクセラレーションと高度な方法が含まれています。

Marqoは、単なるベクトルデータベースではありません。エンドツーエンドのベクトル検索エンジンです。ベクトル生成、保存、検索は、単一のAPIを通じてシームレスに処理されます。独自の埋め込みを用意する必要はありません。

pgvector: Postgres用のオープンソース・ベクトル類似検索ツール。データにベクトルを格納し、正確な検索や近似検索をサポートし、距離の計算を実行します。レコメンデーションシステム、画像/テキスト検索、異常検出に適しています。

LLMがユーザーのデータとコンテキストに対して動作する機能を提供するには、管理されたベクトルデータベースまたは自己ホスト型ベクトルデータベースを使用します。

リアルタイムでデータの取引、分析、コンテキスト化が可能な、唯一のデータベース上に構築してください。

LanceDBの力を発見しましょう。これは、柔軟な検索機能とシームレスなスケーラビリティを提供するサーバーレスベクトルデータベースです。管理オーバーヘッドと高いコストに別れを告げましょう。

Embedchain: パーソナライズされたLLMアプリの構築とデプロイを簡素化するオープンソースのRAGフレームワーク。プロトタイプからプロダクションまで、簡単かつ思いのままに。

業界をリードする類似性検索用に作られたベクターデータベースで、実稼働に備えた生成AIアプリケーションを構築します。Astra DBを無料で始めましょう！

Elasticsearchのオープンソースベクターデータベースでベクター検索とハイブリッド検索を構築 — BM25テキスト検索のリーダーから。Elasticsearchのベクターデータベースを無料で試す...

未来的なAIユートピアへようこそ、ここで誰もデザインプロジェクトやフロントエンドプロジェクトを何も手にせずに帰れません！Vecentorは、人々がAIを使用してSVGを作成するのを支援します。

CrateDB: High-performance distributed SQL for real-time analytics, search, & AI. Unify data & get instant insights from massive datasets.

SvectorDBを使用すれば、120秒未満でサーバーレスベクターデータベースを設定でき、RAGチャットボット、ドキュメント検索、レコメンデーションに最適です。

Lantern はスケーラブルで、コスト効率が高く、使い方が簡単な Postgres ベクターデータベースです

Creaticaでは、ダイナミックなバックグラウンドジェネレータの独自のコレクションを提供しており、あらゆるプロジェクトで素晴らしいデザインを作成できます。使いやすいツールで無限の可能性を探りましょう。

高速、正確、本番対応の AI 非構造化データを、Retrieval Augmented Generation に特化して構築された、完全に最適化されたベクター検索インデックスに変換します

Cognita: The modular RAG framework for MLOps. Build scalable, production-ready RAG applications from your prototypes.

変革、埋め込み、およびベクトルデータベースのロードのためのローコードエンタープライズデータプラットフォーム。

VectorDBは、埋め込みベースのテキスト検索を行うための、シンプルで軽量、完全にローカルなエンドツーエンドソリューションです。

PGVecto.rs は、スケーラブルなベクトル検索を可能にする Postgres 拡張機能です。これにより、Postgres データベース上に強力な類似性ベースのアプリケーションを構築できます。

OnDemand AI プラットフォームは、ユーザーが様々な機能とオプションを持つAI製品やサービスを管理することを可能にします。