成本低的向量数据库

一些低成本的向量数据库包括：

1. Milvus（米库斯）：一个开源向量相似性搜索引擎，提供基于向量相似性进行快速检索的功能，支持多种类型的向量索引。
2. Faiss（法伊斯）：由Facebook AI研究团队开发的开源相似性搜索库，可以为大型向量数据集提供高效的相似性搜索和聚类功能。
3. Annoy：一个简单易用的C++库，用于在大型数据集中近似最近邻搜索，可以在Python中使用。
4. NMSLIB：一个快速、可扩展的库，提供最近邻搜索和相似性搜索的功能，支持多种距离度量和索引结构。

这些库都可以帮助您在成本较低的情况下构建和管理向量数据库。您可以根据自己的需求和项目规模选择合适的库进行使用。