GitHub - alibaba/zvec: A lightweight, lightning-fast, in-process vector database

Resumen

Resumen Principal

Zvec se presenta como una base de datos de vectores in-process de código abierto, diseñada para integrarse directamente en aplicaciones, ofreciendo una solución ligera y extremadamente rápida para la búsqueda de similitud. Su arquitectura se basa en Proxima, el robusto motor de búsqueda de vectores de Alibaba, lo que le permite proporcionar capacidades de búsqueda de similitud escalables, de baja latencia y de grado de producción con una configuración mínima. Destaca por su velocidad asombrosa, capaz de procesar miles de millones de vectores en milisegundos, y su facilidad de uso, prometiendo una instalación y puesta en marcha casi instantánea sin requerir servidores ni configuraciones complejas. Zvec soporta tanto vectores densos como dispersos, junto con consultas multi-vector nativas y búsqueda híbrida, que combina la similitud semántica con filtros estructurados para resultados precisos. Su naturaleza "in-process" le permite ejecutarse en cualquier entorno donde el código pueda operar, desde notebooks hasta dispositivos de borde, lo que lo convierte en una opción altamente versátil y eficiente para diversas cargas de trabajo.

Elementos Clave

Arquitectura In-Process y Rendimiento Superior: Zvec se distingue por ser una base de datos de vectores in-process, lo que significa que se incrusta directamente en la aplicación. Esta característica fundamental le confiere una naturaleza ligera y una velocidad de procesamiento asombrosa, capaz de buscar miles de millones de vectores en tan solo milisegundos, garantizando un rendimiento óptimo y una latencia mínima para operaciones críticas.
Capacidades Avanzadas de Búsqueda de Vectores: La plataforma ofrece soporte nativo para vectores densos y dispersos, ampliando la flexibilidad en el manejo de diferentes tipos de embeddings. Además, facilita consultas multi-vector en una única llamada y permite la búsqueda híbrida, combinando la relevancia semántica de los vectores con filtros estructurados para obtener resultados más precisos y contextualizados.
Facilidad de Implementación y Amplia Compatibilidad: Zvec está diseñado para ser "Simple, Just Works", eliminando la complejidad de configuración de servidores o infraestructuras adicionales. Su instalación es rápida y directa, y como biblioteca in-process, es compatible con múltiples entornos, incluyendo notebooks, servidores, herramientas de línea de comandos y dispositivos de borde, operando con Python 3.10-3.12 en plataformas como Linux (x86_64, ARM64) y macOS (ARM64).
Fundamento Robusto y Enfoque Comunitario: Construido sobre Proxima, un motor de búsqueda de vectores "battle-tested" de Alibaba, Zvec asegura una base tecnológica sólida y probada en producción. Adicionalmente, fomenta activamente una comunidad abierta a través de canales como Discord y X, y valora las contribuciones, lo que sugiere un ecosistema en constante evolución y mejora colaborativa.

Análisis e Implicaciones

Zvec simplifica drásticamente la integración de funcionalidades avanzadas de búsqueda de similitud en cualquier aplicación, permitiendo a los desarrolladores infundir inteligencia contextual sin la complejidad de gestionar infraestructura dedicada. Esto democratiza el acceso a la búsqueda vectorial de alto rendimiento, habilitando la creación de aplicaciones más inteligentes y reactivas a través de diversos entornos computacionales, desde la nube hasta el edge.

Contexto Adicional

El proyecto proporciona un "One-Minute Example" para ilustrar su sencilla implementación y una extensa documentación de Benchmarks que valida su rendimiento a escala, reforzando su promesa de eficiencia

Contenido

Zvec is an open-source, in-process vector database — lightweight, lightning-fast, and designed to embed directly into applications. Built on Proxima (Alibaba's battle-tested vector search engine), it delivers production-grade, low-latency, scalable similarity search with minimal setup.

💫 Features

Blazing Fast: Searches billions of vectors in milliseconds.
Simple, Just Works: Install and start searching in seconds. No servers, no config, no fuss.
Dense + Sparse Vectors: Work with both dense and sparse embeddings, with native support for multi-vector queries in a single call.
Hybrid Search: Combine semantic similarity with structured filters for precise results.
Runs Anywhere: As an in-process library, Zvec runs wherever your code runs — notebooks, servers, CLI tools, or even edge devices.

📦 Installation

Python

Requirements: Python 3.10 - 3.12

Node.js

✅ Supported Platforms

Linux (x86_64, ARM64)
macOS (ARM64)

🛠️ Building from Source

If you prefer to build Zvec from source, please check the Building from Source guide.

⚡ One-Minute Example

import zvec

# Define collection schema
schema = zvec.CollectionSchema(
    name="example",
    vectors=zvec.VectorSchema("embedding", zvec.DataType.VECTOR_FP32, 4),
)

# Create collection
collection = zvec.create_and_open(path="./zvec_example", schema=schema)

# Insert 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]}),
])

# Search by vector similarity
results = collection.query(
    zvec.VectorQuery("embedding", vector=[0.4, 0.3, 0.3, 0.1]),
    topk=10
)

# Results: list of {'id': str, 'score': float, ...}, sorted by relevance
print(results)

📈 Performance at Scale

Zvec delivers exceptional speed and efficiency, making it ideal for demanding production workloads.

For detailed benchmark methodology, configurations, and complete results, please see our Benchmarks documentation.

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