除了 Milvus，还有一些其他的向量数据库可供选择。以下是一些常见的向量数据库：
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Faiss: Faiss 是 Facebook 开源的向量相似性搜索库，提供了高效的向量索引和相似性搜索算法。它支持多种索引结构和搜索算法，适用于大规模向量数据的存储和检索。
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Annoy: Annoy 是 Spotify 开源的近似最近邻搜索库，专门用于快速的向量相似性搜索。它使用了一种基于树结构的索引方法，能够高效地处理大规模向量数据。
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Hnswlib: Hnswlib 是一种基于层次化近似最近邻搜索算法的向量索引库，提供了高效的向量相似性搜索和近似最近邻查询能力。
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NMSLIB: NMSLIB（Non-Metric Space Library）是一个用于高维向量数据的非度量空间索引库，支持多种索引结构和搜索算法。
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TensorFlow Similarity: TensorFlow Similarity 是 TensorFlow 团队开发的一个用于高维向量相似性搜索的库，基于 TensorFlow 框架，并提供了一些高性能的向量索引结构和搜索算法。
对于是否有免费的向量数据库，一些开源的向量数据库如 Milvus、Faiss、Annoy、Hnswlib 和 NMSLIB 等都是免费提供的，并且可以在开源社区中获取其代码和文档。这些数据库可以免费使用和定制，适合个人和团队进行学习、研究和开发。然而，商业化的向量数据库可能会提供更多高级功能和技术支持，可能需要付费使用。具体可以根据需求选择合适的向量数据库，并查看其许可证和使用条款以了解是否需要支付费用。