您可以考虑使用以下开源向量数据库，它们具有较高的存储密度：
Milvus：Milvus 是一个开源向量相似度搜索引擎，通过优化算法实现高效的向量检索。Milvus 支持海量向量数据存储和检索，并具有较高的存储密度。
Faiss：Faiss 是一个高效的相似度搜索库，由 Facebook 开发。它支持向量索引和检索，具有优秀的性能和存储密度。
Annoy：Annoy 是一个 C++ 库，用于构建高效的近似最近邻搜索数据结构。它提供了 Python 接口，并且在缓存中使用较小的内存来存储向量索引，具有较高的存储密度。
这些开源向量数据库都可以提供高效的向量检索功能，并具有较高的存储密度，您可以根据具体需求选择适合的数据库。