开源向量数据库通常用于存储和检索大规模的向量数据，它们可以用于数据可视化、机器学习、推荐系统等诸多领域。以下是一些常见的开源向量数据库，你可以根据需求选择适合你的项目：
Milvus：由华为开发的开源向量相似度搜索引擎，在深度学习推荐系统、自然语言处理等领域应用广泛。
Faiss：由Facebook开源的高性能相似度搜索库，支持将向量快速搜索到最相似的向量。
Annoy：一个用于近似最近邻搜索的C++库，支持Python接口，适用于大规模向量数据。
NMSLIB：高效的非度量空间相似度搜索库，在文本语义搜索、图像搜索等领域有一定应用。
PQIVF：百度开源的基于乘积量化的向量索引框架，适用于大规模向量搜索。
这些向量数据库都提供了丰富的功能和性能优势，你可以根据具体的需求和使用场景选择适合的数据库进行数据可视化。