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VectorDB入门指南 - 轻量级向量数据库解决方案

RayRay
VectorDBKagi SearchAI特性本地数据存储向量搜索Github开源项目

VectorDB简介

VectorDB是一个简单、轻量级、完全本地化的端到端解决方案,用于基于嵌入的文本检索。它具有低延迟和小内存占用的特点,被用于为Kagi搜索提供AI功能支持。

VectorDB的主要特性包括:

  • 简单轻量:API简洁易用,安装方便
  • 本地化:所有数据处理包括嵌入和向量搜索都在本地完成
  • 高性能:针对检索速度进行了优化
  • 灵活性:支持多种嵌入模型和分块策略

安装与使用

可以通过pip安装VectorDB:

pip install vectordb

基本使用示例:

from vectordb import Memory

memory = Memory()

# 保存文本内容和元数据
memory.save(
    ["apples are green", "oranges are orange"],
    [{"url": "https://apples.com"}, {"url": "https://oranges.com"}]
)

# 搜索相关结果
results = memory.search("green", top_n=1)
print(results)

这将返回最相关的文本块、元数据和向量距离。

主要功能

VectorDB提供以下主要功能:

  1. 文本保存与检索
  2. 灵活的分块策略
  3. 多种嵌入模型选择
  4. 元数据关联
  5. 批量查询
  6. 持久化存储

详细的API参数和用法可以参考GitHub文档。

性能分析

VectorDB在嵌入和向量搜索性能上都做了优化:

  1. 嵌入性能:提供多种嵌入模型选择,可以根据需求平衡速度和质量。

嵌入模型性能对比

  1. 搜索性能:针对不同数据规模自动选择合适的搜索算法。

向量搜索引擎对比

总结

VectorDB作为一个轻量级的向量数据库解决方案,为开发者提供了简单易用的API来实现基于嵌入的文本检索功能。它的高性能和灵活性使其成为构建AI应用的理想选择。无论是个人项目还是生产环境,VectorDB都能满足多样化的需求。

欢迎访问GitHub仓库了解更多详情,并加入Discord社区讨论交流使用心得。VectorDB采用MIT许可证,可以放心使用在各种项目中。

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