github.com/vearch/vearch @v3.5.9 sqlite

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简介

Vearch 是一个云原生分布式向量数据库，用于在 AI 应用程序中对向量进行高效的相似性搜索。

主要特性

• 混合检索: 向量搜索和标量过滤。

• 性能: 快速矢量检索 - 在几毫秒内搜索数百万个对象。

• 可扩展性和可靠性: 弹性扩展和高可用。

文档

Restful 接口

• 参考文档

OpenAPIS

• API文档

SDK

使用案例

大模型记忆后端

Vearch与流行的AI框架集成：

实际场景

• 图片检索: Vearch 可用于构建完整的视觉搜索系统来索引数十亿张图像。还需要用于对象检测和特征提取的图像检索插件。

快速开始

k8s 部署 Vearch 集群

# 通过仓库添加charts
$ helm repo add vearch https://vearch.github.io/vearch-helm
$ helm repo update && helm install my-release vearch/vearch

# 或从本地添加charts
$ git clone https://github.com/vearch/vearch-helm.git && cd vearch-helm
$ helm install my-release ./charts -f ./charts/values.yaml

通过 docker-compose 使用 vearch

# 单节点模式
$ cd cloud && cp ../config/config.toml .
$ docker-compose --profile standalone up -d

# 集群模式
$ cd cloud && cp ../config/config_cluster.toml .
$ docker-compose --profile cluster up -d

其他部署方式 - Docker部署: 通过Docker部署Vearch - 源码编译部署: 从源代码编译Vearch

组件

Vearch 架构

Master: 负责模式管理、集群级元数据和资源协调。

Router: 提供 RESTful API：upsert、delete、search 和 query ； 请求路由和结果合并。

PartitionServer (PS): 使用基于 raft 的复制托管文档分区。 Gamma 是基于faiss实现的核心矢量搜索引擎，提供了存储、索引和检索向量和标量的能力。

技术参考

学术引用

在学术或研究项目中使用Vearch时，请引用我们的论文：

@misc{li2019design,
      title={The Design and Implementation of a Real Time Visual Search System on JD E-commerce Platform},
      author={Jie Li and Haifeng Liu and Chuanghua Gui and Jianyu Chen and Zhenyun Ni and Ning Wang},
      year={2019},
      eprint={1908.07389},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR}
}

社区支持

联系我们

通过多种渠道与Vearch社区联系：

• GitHub Issues: 在我们的问题页面中报告错误或请求功能
• 电子邮件讨论: 如需公开讨论或提出问题，请发送电子邮件至vearch-maintainers@groups.io
• Slack频道: 加入我们在Slack上的社区进行实时讨论

贡献

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开源许可

Vearch根据Apache许可证2.0版本授权。

有关完整的许可详情，请参阅我们仓库中的LICENSE和NOTICE。

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