alibaba/zvec

A lightweight, lightning-fast, in-process vector database

解決する課題

Zvecは、アプリケーションに直接組み込める軽量かつ高性能なベクトルデータベースを提供します。複雑なサーバーインフラを必要とせず、開発者はローカル環境やエッジデバイス上で高速な類似検索、全文検索、ハイブリッドクエリを実行できます。

仕組み

Zvecはインプロセスライブラリとして動作するため、別のネットワークサービスとしてではなく、アプリケーション自身のメモリ空間内で実行されます。高密度および疎なベクトル埋め込みの両方をサポートし、データの永続性のために先行書き込みログ (WAL) を利用し、速度とメモリ使用量のバランスを取るためのさまざまなインデックス戦略 (HNSWやDiskANNなど) を提供します。複数のプログラミング言語向けのネイティブSDKを提供し、モバイル環境を含むクロスプラットフォーム展開をサポートしています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、RAGシステム、検索ツール、エージェントワークフローなど、AIを活用したアプリケーションを構築する開発者向けです。専用のデータベースサーバーを管理するオーバーヘッドなしで、高速でポータブル、かつ導入が容易なベクトルストレージソリューションを必要とする方に最適です。

特徴

  • インプロセスアーキテクチャ: 外部サーバーへの依存なしで、アプリケーション内で直接実行されます。
  • ハイブリッド検索機能: ベクトル類似検索と全文検索、構造化フィルタリングを組み合わせます。
  • 幅広いプラットフォームサポート: Linux、macOS、Windows、Android、iOSと互換性があります。
  • 本番環境対応: 先行書き込みログなどの永続化機能を備え、大規模環境での実戦テスト済みです。

関連

  • プロジェクト
    RyanCodrai/turbovec

    TurboQuantを使用して埋め込みを最大15.5倍に圧縮し、専用のデータベースサーバーなしで高速かつメモリ効率の高い類似検索を実現する、PythonおよびRust向けのプロセス内ベクトル検索ライブラリ。

  • プロジェクト
    zilliztech/VectorDBBench

    VectorDBBench は、標準的な挿入および検索ワークロードを使用して、多数のベクトル検索データベースおよびクラウドサービスのパフォーマンス、リコール、コストを比較する Python ベンチマークスイートです。

  • プロジェクト
    milvus-io/milvus-lite

    Milvus Liteは、Milvusベクトルデータベースの純Pythonかつローカル専用のバージョンです。高密度・疎ベクトル、スカラーフィールド、全文データの保存に対応したpymilvus互換APIを提供し、類似検索、フィルタリング、ハイブリッド（ベクトル+テキスト）クエリをサポートします。ノートブック、テスト、小規模なプロトタイプ向けに設計されており、ローカルの.dbファイル、組み込みエンジン、または軽量なgRPCサーバーとして実行可能です。また、最小限のコード変更でフル機能のMilvusデプロイメントに移行できます。

  • プロジェクト
    datastax/jvector

    JVector は、高速でスケーラブルな近似最近傍探索のための Java ライブラリです。HNSW の階層グラフと DiskANN の Vamana ルーティングを統合し、2 パス圧縮/オンディスク検索をサポートし、最新の JVM で高性能を実現するために SIMD（Google Highway または Panama）を使用します。

  • プロジェクト
    milvus-io/milvus

    Milvus は、膨大な非構造化データの効率的な検索と整理が必要な AI アプリケーション向けに構築された、高性能で分散型のベクトルデータベースです。