Add a preprocessor in Turbo (#548) Co-authored-by: ray rui.xing@alibaba-inc.com
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Zvec 是一款开源的嵌入式(进程内)向量数据库 — 轻量、极速,可直接嵌入应用程序。以极简的配置提供生产级、低延迟、可扩展的向量检索能力。
[!IMPORTANT] 🚀 v0.6.0(2026 年 7 月 20 日) 分组检索(Group-By):支持按分组去重检索,返回每个分组的 Top-K 结果而非全局 Top-K,覆盖 Flat、HNSW、HNSW-RaBitQ 与稀疏索引。 随机旋转量化:为 INT8/INT4 量化新增可选的随机旋转能力,将方差均匀分布到各维度,显著提升召回率。 全文检索增强:升级 FTS 文本分析管线,新增基于 Unicode UAX #29 的标准分词器、UTF-8 / ASCII 折叠,以及基于 Snowball、支持 34+ 种语言的词干提取过滤器。 更快更稳健:Block-max 跳跃优化使 FTS 合取查询提速 22–38%,同时新增 DiskANN C API,以及大量稳定性修复。 👉 查看更新日志 | 查看路线图 📍
[!IMPORTANT] 🚀 v0.6.0(2026 年 7 月 20 日)
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Zvec 提供多语言官方 SDK:
pip install zvec
npm install @zvec/zvec
cargo add zvec-rust
flutter pub add zvec
想要图形界面?试试 **Zvec Studio**,零代码浏览数据与调试查询。
如需从源码构建 Zvec,请参考源码构建指南。
import zvec # 定义 collection schema schema = zvec.CollectionSchema( name="example", vectors=zvec.VectorSchema("embedding", zvec.DataType.VECTOR_FP32, 4), ) # 创建 collection collection = zvec.create_and_open(path="./zvec_example", schema=schema) # 插入 documents collection.insert([ zvec.Doc(id="doc_1", vectors={"embedding": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}), zvec.Doc(id="doc_2", vectors={"embedding": [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]}), ]) # 向量相似度检索 results = collection.query( zvec.Query(field_name="embedding", vector=[0.4, 0.3, 0.3, 0.1]), topk=10 ) # 查询结果:按相关性排序的 {'id': str, 'score': float, ...} 列表 print(results)
Zvec 提供极致的速度和效率,能够轻松应对高要求的生产环境负载。
有关具体的测试方法、配置及完整结果,请参阅性能报告。
非常欢迎来自社区的每一份贡献!无论是修复 Bug、新增功能,还是完善文档,都将让 Zvec 变得更好。
请查阅我们的贡献指南开始参与!
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Zvec 是一款开源的嵌入式(进程内)向量数据库 — 轻量、极速,可直接嵌入应用程序。以极简的配置提供生产级、低延迟、可扩展的向量检索能力。
💫 核心特性
📦 安装
Zvec 提供多语言官方 SDK:
pip install zvec(需 64 位 Python 3.10–3.14)npm install @zvec/zveccargo add zvec-rustflutter pub add zvec想要图形界面?试试 **Zvec Studio**,零代码浏览数据与调试查询。
✅ 支持的平台
🛠️ 源码构建
如需从源码构建 Zvec,请参考源码构建指南。
⚡ 一分钟上手
📈 极致性能
Zvec 提供极致的速度和效率,能够轻松应对高要求的生产环境负载。
有关具体的测试方法、配置及完整结果,请参阅性能报告。
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