向量数据库主要用于存储和查询高维向量数据，适用于机器学习特征存储、图像识别、自然语言处理等需要进行相似度搜索的场景。以下是一些知名的向量数据库：
Milvus：
Milvus 是一款开源的分布式向量数据库，专注于高效地存储、索引和管理大规模的向量数据，并支持多种距离度量方法来进行相似度搜索。
Faiss：
Faiss 是由 Facebook AI Research 开发的一个高效的相似性搜索库，特别适合于稠密向量的大规模检索。虽然它不是一个完整的数据库系统，但常被用于构建向量搜索解决方案的基础组件。
Pinecone：
Pinecone 是一个完全托管的服务，专门设计用来进行实时的向量相似度搜索。它提供了一个简单易用的API接口，让用户可以轻松地集成到自己的应用中。
Weaviate：
Weaviate 是一个开源的知识图谱与向量搜索引擎，它可以自动提取文本中的语义信息并将其转换为向量形式存储，方便进行复杂的查询和搜索操作。
Vespa：
Vespa 是 Yahoo 开发的用于实时计算和检索的应用程序引擎，能够处理大规模的数据集和复杂的查询请求，包括对向量数据的支持。
Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah）：
Annoy 是 Spotify 开源的一个专注于近似最近邻搜索的库。尽管不是全功能的数据库，但它在某些场景下可以作为构建向量搜索服务的一部分使用。
NMSLIB (Non-Metric Space Library)：
NMSLIB 是一个致力于非度量空间中近似最近邻搜索的库，提供了多种算法实现来满足不同的性能需求。
这些向量数据库或库各有特色，适用于不同的应用场景和技术栈。选择哪一个取决于具体的需求，如数据规模、查询性能、部署环境以及是否需要与其他系统的集成等因素。