1 分•作者: lokahdev•8 个月前
我构建了 [VectorLiteDB (<a href="https://github.com/vectorlitedb/vectorlitedb" rel="nofollow">https://github.com/vectorlitedb/vectorlitedb</a>)]——一个简单的嵌入式向量数据库，它将所有数据存储在一个文件中，就像 SQLite 一样。
问题：
如果你是一位正在构建 AI 应用的开发者，通常有两个选择来进行向量搜索：
* 设置服务器（例如 Chroma, Weaviate）
* 使用云服务（例如 Pinecone）
这对于生产环境是可行的，但当你只想：
* 快速使用嵌入进行原型设计
* 在没有云依赖的情况下离线运行
* 将数据保存在单个文件中以实现可移植性
时，就显得有些过剩了。
灵感来自于开发过程中的 *SQLite* —— 简单、本地、可靠。
解决方案：
所以我构建了 VectorLiteDB：
* 单文件、嵌入式、无需服务器
* 存储向量 + 元数据，持久化到磁盘
* 支持余弦相似度 / L2 距离 / 点积相似度
* 离线工作，10K 个向量的搜索时间约为 100 毫秒
* 非常适合本地 RAG、原型设计或个人 AI 记忆
对于该工具和这种方法，我非常希望得到反馈：
* 这是否对您有帮助？
* 您会尝试将它用于哪些用例？