要找到速度快的开源向量数据库，可以考虑以下一些解决方案：
Milvus：Milvus 是一个专门针对大规模向量检索和相似度搜索的开源向量数据库，具有高度可扩展性和性能。它支持多种向量相似度搜索算法，如余弦相似度、欧几里德距离等。
Faiss：Faiss 是一个用于快速相似度搜索和聚类的开源库，由 Facebook AI Research 开发。它提供了多种加速搜索的算法和数据结构，适用于高维向量空间的检索任务。
Annoy：Annoy 是一个 C++ 库，用于在大规模数据集中快速检索最近邻居。它通过构建一种近似数据结构，加速了向量检索的过程。
Hnswlib：Hnswlib 是一个 C++ 库，实现了一种层次化的近似最近邻（HNSW）算法，用于在大规模数据集中快速检索最近邻。它提供了多种优化策略，用于加速向量检索的过程。
以上是一些常用的开源向量数据库，你可以根据自己的需求和使用场景选择合适的工具进行试验和比较。