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Hi HN， 我开发了 EdgeVec，一个完全在浏览器中运行的向量数据库。它实现了 HNSW（分层可导航小世界）图，用于近似最近邻搜索。 性能： * 在 10 万个向量（768 维，k=10）上，搜索时间小于毫秒级 * 148 KB gzipped 压缩包 * 使用标量量化后，内存减少 3.6 倍 用例：带有语义搜索的浏览器扩展、本地优先应用程序、保护隐私的 RAG。 技术细节：使用 Rust 编写，编译成 WASM。在原生环境下使用 AVX2 SIMD，在 WASM 环境下使用 simd128。使用 IndexedDB 进行浏览器持久化存储。 npm: [https://www.npmjs.com/package/edgevec](https://www.npmjs.com/package/edgevec) GitHub: [https://github.com/matte1782/edgevec](https://github.com/matte1782/edgevec) 这是一个 Alpha 版本。主要限制：构建时间未优化，尚未支持删除操作。 欢迎社区提供反馈！