Zvec: встраиваемая векторная база данных для RAG без внешних сервисов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-02-17 11:45 Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют (https://zvec.org/en/blog/introduction/) «SQLite для векторных баз данных». Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе. Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов. Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть. Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API: полный CRUD и поддержка схем; поиск по нескольким векторам для комбинации разных эмбеддинг-моделей; встроенный реранкер с weighted и RRF; гибридный поиск (векторный + фильтры по скалярным полям) с инвертированными индексами. Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке. По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса. Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching. Пока платформенная поддержка ограничена [спойлер: (Windows отсутствует)], но для Linux x86/ARM64 и macOS Zvec уже готов к экспериментам на Python 3.10–3.12. Лицензирование: Apache 2.0 License. Статья (https://zvec.org/en/blog/introduction/) Документация (https://zvec.org/en/docs/) GitHub (https://github.com/alibaba/zvec) Источник: github.com Комментарии: |
|