一些向量数据库厂商在资源使用率方面表现出色，这些厂商可能符合您的需求：
Milvus：Milvus 是一个开源的向量相似度搜索引擎，具有高效的资源利用率和低延迟查询性能。
Faiss：Facebook 提供的 Faiss 库是一个用于高维向量的相似性搜索和聚类的 C++ 库，具有高效的多线程和 GPU 资源利用率。
Annoy：Annoy 是一个 Python 库，用于大规模的相似向量检索，具有高效的内存使用和计算资源优化。
HNSWlib：HNSWlib 是一个基于缩放式最近邻搜索的库，具有高效的降维和资源利用率。
这些向量数据库厂商提供各种技术工具，以提高向量数据库的资源使用率和性能。您可以进一步了解它们的特点，以选择最适合您需求的厂商。