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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] > 🚀 **v0.3.1 （2026 年 4 月 17 日）** > > - 放宽 Collection 路径限制；改进 Windows 上的路径处理。 > > 🚀 **v0.3.0 （2026 年 4 月 3 日）** > > - **新平台支持**：支持 **Windows (MSVC)** 和 **Android**。发布了官方 Windows **Python** 和 **Node.js** 安装包。 > - **性能优化**：集成 **RabitQ** 量化以及 **CPU 指令集自适应检测**，优化 SIMD 执行。 > - **生态集成**：提供 **C-API** 用于多种编程语言绑定，以及 **[MCP](https://github.com/zvec-ai/zvec-mcp-server) / [Skill](https://github.com/zvec-ai/zvec-agent-skills)** 集成。 > > 👉 [查看更新日志](https://github.com/alibaba/zvec/releases/tag/v0.3.0) | [查看路线图 📍](https://github.com/alibaba/zvec/issues/309) ## 💫 核心特性 - **极致性能**：毫秒级响应，轻松检索数十亿级向量。 - **开箱即用**：[安装](#-安装)后即刻开始搜索，纯本地运行，无需服务器、无需配置、零门槛。 - **稠密 + 稀疏向量**：支持稠密向量和稀疏向量，提供多向量联合查询的原生支持。 - **混合检索**：向量语义搜索 + 标量条件过滤，获得精确结果。 - **持久化存储**：WAL 预写日志保障数据持久性 — 即使进程崩溃或意外断电，数据也不会丢失。 - **并发访问**：支持多进程同时读取同一个 Collection；写入为单进程独占模式。 - **进程内运行**：无需单独部署服务，纯进程内运行。Notebook、高性能服务器、CLI 工具、边缘设备 — 随处可用。 ## 📦 安装 ### [Python](https://pypi.org/project/zvec/) **环境要求**：Python 3.10 - 3.14 ```bash pip install zvec ``` ### [Node.js](https://www.npmjs.com/package/@zvec/zvec) ```bash npm install @zvec/zvec ``` ### ✅ 支持的平台 - Linux (x86_64, ARM64) - macOS (ARM64) - Windows (x86_64) ### 🛠️ 源码构建 如需从源码构建 Zvec，请参考[源码构建指南](https://zvec.org/zh/docs/db/build/)。 ## ⚡ 一分钟上手 ```python 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.VectorQuery("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) ``` ## 📈 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](https://zvec.org/zh/docs/db/benchmarks/)。
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