2025年最好的 FalkorDB 替代方案
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Memgraph：用於即時人工智慧與分析的高速圖形資料庫。賦能大型語言模型 (LLMs)，結合上下文豐富的 GraphRAG 與 C++ 的極致速度，快速獲得即時洞察。
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ArangoDB：統一多模型資料庫。將文件、圖形與搜尋功能整合於一，為高效能應用程式和具備豐富脈絡的次世代人工智慧提供強大支援。
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圖檢索增強複雜推理之垂直整合代理人 — 革命性架構，其不僅成功拓展了帕雷托前緣，更在 token 成本上降低 33.6%，同時將準確度提升 16.62%，整體表現超越現有所有 SOTA 基準模型。
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Knowledge Graph Studio：建立可靠、準確的 Agentic RAG 與 AI 系統。此開源平台支援模組化知識圖譜與混合式搜尋，並能整合您所有的數據。
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GraphBit: 加速企業級 AI 智能體的開發。結合 Rust 的極速效能與 Python 的易用便捷，打造可擴展且安全的 AI 智能體。在市場上超越競爭者，獨佔鰲頭。
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AgentDB：即時、無伺服器，專為 AI 應用設計的資料庫。透過零設定佈建、內建向量搜尋與優化成本，助您輕鬆擴展自主代理的規模。
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SurrealDB: The multi-model cloud database with a real-time API backend. Consolidate your stack & build secure, collaborative apps faster.
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HelixDB 是一個高效能的資料庫系統，其設計著重於開發者體驗和效率化的資料操作。它以 Rust 語言打造，並採用 LMDB 作為其儲存引擎，結合了經實證的儲存層之可靠性，以及專為 AI 和向量應用程式量身打造的現代化功能。
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Cognita: The modular RAG framework for MLOps. Build scalable, production-ready RAG applications from your prototypes.
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若缺乏值得信賴、互通共享的資料，要做出精準的決策實屬不易。我們藉由生成式 AI 和無縫的大型語言模型整合，協助您將資料轉化為競爭優勢。
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利用您的資料，快速打造精準的 AI 應用程式。Morphik：ColPali 視覺技術、KV 快取，以及智慧型資料處理。終止 AI 幻覺！
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Ragdoll AI 讓無程式碼與低程式碼團隊，能夠輕鬆運用「檢索增強生成」技術。您只需連結資料、調整設定，即可迅速佈署功能強大的 RAG API。
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Infinity 是一款尖端的 AI 原生資料庫，能為稠密向量、稀疏向量、張量、全文和結構化資料等豐富資料類型，提供多元的搜尋功能。它為多種 LLM 應用程式提供強大支援，涵蓋了搜尋、推薦系統、問答系統、對話式 AI、copilot、內容生成，以及其他更多的 RAG（檢索增強生成）應用。
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OceanBase seekdb is an open-source, AI-native search database that unifies relational, vector, text, JSON and GIS in a single engine, enabling hybrid search and in-database AI workflows.
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Scale enterprise Generative AI & agentic workflows securely in your VPC with TrueFoundry. Achieve data sovereignty, cut costs, & boost GPU efficiency.
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CrateDB: High-performance distributed SQL for real-time analytics, search, & AI. Unify data & get instant insights from massive datasets.
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Graphlit 是一個 API 優先的平台，專為開發者打造，讓他們能夠運用非結構化資料建構具備人工智慧 (AI) 的應用程式。這些應用程式可利用任何垂直市場的領域知識，例如法律、銷售、娛樂、醫療保健或工程。
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CapybaraDB 簡化了 AI 應用程式的資料管理流程。它基於 MongoDB 和 Pinecone 建構，並提供諸如用於語意搜尋的 EmbJSON、非同步處理以及原生多模態支援等功能。 簡化 AI 開發流程、降低成本，並輕鬆管理各種不同的資料。
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OpenRag 是一個輕量級、模組化且可擴展的檢索增強生成 (RAG) 框架，旨在探索與測試先進的 RAG 技術 — 百分之百開源，並著重於實驗，避免廠商綁定。
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CocoInsight 是一個輔助工具，能讓您深入觀察您的 CocoIndex 流程。它能協助您視覺化資料轉換過程、了解資料沿襲、比較組態設定（例如不同的分塊方法），並最終優化您的索引策略。
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