Awesome GitHub RepositoriesMulti-Model Vector Storage

SurrealDB is a multi-model database engine designed to store and query document, graph, relational, and vector data within a single ACID-compliant platform. It functions as an AI-native data store, integrating vector search, graph traversal, and machine learning model execution directly into its query layer. By providing a unified declarative query language, the platform eliminates the need for external middleware to synchronize data across different storage models. The platform distinguishes itself through its ability to manage agent memory and complex workflows natively. It allows developer

PostgresML is a machine learning database extension for PostgreSQL that integrates model training and inference directly into the database. It functions as an in-database AI platform and vector database, enabling the execution of large language models and natural language processing tasks on stored records without exporting data to external services. The system distinguishes itself by utilizing GPU acceleration to minimize latency during model predictions and employing a hybrid storage engine that maintains relational data alongside high-dimensional vectors. It allows for the building and fin

Cocoindex is an incremental data processing engine that builds and maintains live indexes for AI agents, with a core focus on codebase indexing and knowledge graph extraction. The engine uses a function-graph execution model where user-defined Python functions are composed into a directed acyclic graph, and it processes data incrementally so only changed source records or code paths are re-computed, avoiding full recomputation at any scale. It supports automatic schema inference from transformation pipeline type annotations and provides full data lineage tracing, tagging every output record wi

Chonkie هي مكتبة لتقسيم النصوص مصممة لخطوط أنابيب التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). تعمل كمقسم نصوص دلالي وخط أنابيب استيعاب RAG، حيث تحول النص الخام إلى أجزاء مضمنة للتخزين في قواعد بيانات المتجهات. يتميز المشروع باستراتيجيات تقسيم متخصصة، بما في ذلك مقسم كود يعتمد على AST للحفاظ على الحدود المنطقية في الكود المصدري ومقسم نص دلالي يستخدم نماذج التضمين لتحديد الحدود بناءً على المعنى. كما يوفر مستوعباً لقاعدة بيانات المتجهات لأتمتة توليد التضمينات وتصديرها إلى متاجر مختلفة. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك تحليل المستندات عبر OCR واستخراج markdown، ومجموعة متنوعة من طرق التقسيم مثل عدد الرموز والتقسيم الهرمي، وتنسيق سير العمل من خلال خطوط أنابيب قابلة لإعادة الاستخدام. تدعم مجموعة واسعة من تكاملات مخزن المتجهات، بما في ذلك Qdrant وMilvus وWeaviate وElasticsearch، بالإضافة إلى تصدير البيانات إلى JSON ومجموعات بيانات Hugging Face. يمكن للمستخدمين تنفيذ هذه العمليات عبر واجهة سطر الأوامر أو نشر النظام كخدمة API محاوية.