向量数据库是一种用于存储和检索向量数据的数据库系统。支持后过滤是指在检索向量数据时，首先使用倒排索引或其他方法快速缩小候选集，然后使用更精确的方法对候选集进行进一步过滤，以提高检索准确性和效率。
一些支持后过滤的向量数据库包括：
Milvus：Milvus是一个开源的向量数据库引擎，支持基于向量相似度的快速检索和过滤。
Faiss：Faiss是Facebook AI Research开发的一个用于高维向量检索的库，提供了丰富的向量索引结构和支持后过滤功能。
Annoy：Annoy是一个C++库，用于在大规模数据集中快速近似最近邻搜索，支持使用近似算法对候选集进行后过滤。
这些向量数据库都可以帮助你高效地存储和检索大规模向量数据，并提供支持后过滤的功能以优化检索性能。选择适合自己需求的向量数据库，可以提高数据存储和检索的效率。