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What it solves

Vearch は、AI アプリケーションに不可欠な埋め込みベクトルの類似検索を効率的に処理できるよう設計された、クラウドネイティブかつ分散型のベクトルデータベースを提供します。数百万件のオブジェクトから高速に取得でき、分散環境でのスケーラビリティと信頼性を維持するニーズに応えます。

How it works

Vearch は以下の 3 つの主要コンポーネントからなる分散アーキテクチャを採用しています：

• Master：スキーマ、クラスターレベルのメタデータ、リソース調整を管理します。
• Router：RESTful API リクエスト（upsert、delete、search、query）を処理し、リクエストのルーティングと結果のマージを行います。
• PartitionServer (PS)：Raft ベースのレプリケーションでドキュメントパーティションを保存します。Faiss をベースにしたコアベクトル検索エンジン「Gamma」を利用し、ベクトルとスカラーの保存、インデックス作成、検索を行います。

Who it’s for

スケーラブルなメモリバックエンドを必要とする AI アプリケーションを開発する開発者向けです。たとえば Langchain、LlamaIndex を使用する場合や、大規模なビジュアル検索システムを構築する場合に適しています。

Highlights

• Hybrid Search：ベクトル類似検索とスカラーによるフィルタリングの両方をサポート。
• High Performance：数百万件のオブジェクトからミリ秒単位で結果を取得可能。
• Scalability：レプリケーションと弾力的なスケールアウト機能を備えています。
• Broad Integration：Python、Go、Java、Rust 用 SDK を提供し、Langchain や LlamaIndex などの人気フレームワークと統合できます。