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What it solves

Vearch 提供一个云原生、分布式的向量数据库，专为处理 AI 应用所需的嵌入向量相似度搜索而设计。它解决了在数百万对象中快速检索的需求，并且能够在分布式环境中扩展与保持可靠性。

How it works

Vearch 使用由三个主要组件组成的分布式架构：

• Master：管理 schema、集群级别的 metadata 与资源协调。
• Router：处理 RESTful API 请求（upsert、delete、search、query），负责路由请求并合并结果。
• PartitionServer (PS)：以 Raft 为基础的复制方式存储文档分区。它使用“Gamma”——基于 Faiss 的核心向量搜索引擎，来存储、索引与检索向量和标量。

Who it’s for

此项目面向需要可扩展内存后端的 AI 应用开发者，例如使用 Langchain、LlamaIndex，或构建大规模视觉搜索系统的开发者。

Highlights

• Hybrid Search：同时支持向量相似度搜索和标量过滤。
• High Performance：能够在毫秒级别从数百万对象中检索结果。
• Scalability：具备复制与弹性水平扩展功能。
• Broad Integration：提供 Python、Go、Java、Rust SDK，并可与 Langchain、LlamaIndex 等热门框架集成。