1、各类向量数据库介绍

1. AnalyticDB：阿里巴巴的云端分析型数据库，能够在海量数据上进行 SQL 分析和查询。
2. Annoy：建立在 C++ 中的近似最近邻搜索库，支持索引和查询大型向量集合。
3. Atlas：由 MongoDB 开发的基于云的全球分布式数据库服务，支持多种数据模型和 API。
4. Chroma：使用 TensorFlow 实现的向量搜索库，具有高效和准确性的特点。
5. Deep Lake：基于 Apache Flink 的实时流媒体计算引擎，用于处理大规模、高并发、实时性要求高的业务场景。
6. DocArray：Python 中的一个轻量级文档存储库，可以轻松地存储和检索文档类型数据。
7. HnswSearch：一种快速最近邻搜索算法，用于解决高维空间中的相似度搜索问题。
8. InMemorySearch：一种基于内存数据结构实现的类搜索引擎，在内存中存储数据文件以加速查询速度。
9. ElasticSearch：一个开源搜索引擎，能够快速、稳定地进行全文检索。
10. FAISS：Facebook AI Research 开发的一个高效相似度搜索库，支持 CPU 和 GPU 平台。
11. LanceDB：一个基于 SQLite 构建的轻量级向量数据库，适用于小型项目和嵌入式应用。
12. Milvus：基于 Faiss 和 Annoy 的向量搜索引擎，支持海量、高维度、多类型的向量数据。
13. MyScale：一个 MySQL 存储引擎插件，支持向量数据的存储、检索和计算。
14. OpenSearch：由 Elastic 推出的一个开源搜索和分析平台，支持全文搜索、日志分析等场景。
15. PGVector：一种 PostgreSQL 扩展，支持高效地存储和查询向量数据。
16. Pinecone：一种高性能、可扩展的云端向量数据库服务，用于存储和检索大规模的向量数据集合。
17. Qdrant：基于 HnswSearch 的开源向量搜索引擎，用于快速检索海量高维度向量集合。
18. Redis：一个开源内存键值对数据库，能够存储多种数据类型，并支持高性能查询操作。
19. SKLearnVectorStore：一种基于 Scikit-learn 实现的轻型搜索引擎库，用于相似度搜索和聚类操作。
20. Supabase (Postgres)：一种开源后端服务平台，在 Postgres 数据库上构建 API 和 UI，并提供多种功能扩展包括对向量数据的支持。
21. Tair：阿里云推出的一种高性能、可扩展的内存数据库，支持多种数据结构和查询操作。
22. Typesense：一种开源搜索引擎，用于快速检索海量文本和向量数据。
23. Vectara：基于 HnswSearch 的向量搜索引擎，速度快且易于使用。
24. Weaviate：用于构建语义搜索应用的开源向量数据库，支持多种数据类型和查询操作。
25. PersistanceRetriever options: 一个 Python 库，提供了多种向量检索方法的实现。
26. Zilliz：具有海量高维空间数据处理能力的图形计算库。

2、适合个人电脑安装，进行开发和测试的向量数据库

1. Annoy：建立在 C++ 中的近似最近邻搜索库，支持索引和查询大型向量集合。它非常适合用于小规模向量数据的快速搜索，并且易于安装和使用。
2. InMemorySearch：一种基于内存数据结构实现的类搜索引擎，在内存中存储数据文件以加速查询速度。它可以很好地支持小规模数据集的测试和开发。
3. Redis：一个开源内存键值对数据库，能够存储多种数据类型，并支持高性能查询操作。它是一种通用性较强、易于安装和使用的数据库，可以用于向量数据以外的各种应用场景。
4. SKLearnVectorStore：一种基于 Scikit-learn 实现的轻型搜索引擎库，用于相似度搜索和聚类操作。它可以在单机上运行并提供相当不错的性能，适合用于小规模向量数据集合的测试和开发。

这些数据库都具有易于安装、配置和使用等优点，并且可以满足个人电脑上日常开发和测试工作中需求。