# zvec

**Repository Path**: alibaba/zvec

## Basic Information

- **Project Name**: zvec
- **Description**: A lightweight, lightning-fast, in-process vector database
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-01-05
- **Last Updated**: 2026-10-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

<p align="right">
  <a href="./README.md">English</a> | 中文
</p>

<div align="center">
  <picture>
    <source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://zvec.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/logo/github_log_2.svg" />
    <img src="https://zvec.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/logo/github_logo_1.svg" width="400" alt="zvec logo" />
  </picture>
</div>

<p align="center">
  <a href="https://codecov.io/github/alibaba/zvec"><img src="https://codecov.io/github/alibaba/zvec/graph/badge.svg?token=O81CT45B66" alt="代码覆盖率"/></a>
  <a href="https://github.com/alibaba/zvec/actions/workflows/01-ci-pipeline.yml"><img src="https://github.com/alibaba/zvec/actions/workflows/01-ci-pipeline.yml/badge.svg?branch=main" alt="Main"/></a>
  <a href="https://github.com/alibaba/zvec/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg" alt="许可证"/></a>
  <a href="https://github.com/alibaba/zvec/releases/latest"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/alibaba/zvec?label=release" alt="最新版本"/></a>
</p>

<p align="center">
  <a href="https://trendshift.io/repositories/20830" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/20830" alt="alibaba%2Fzvec | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
</p>

<p align="center">
  <a href="https://zvec.org/zh/docs/db/quickstart/">🚀 <strong>快速开始</strong> </a> |
  <a href="https://zvec.org/zh/">🏠 <strong>主页</strong> </a> |
  <a href="https://zvec.org/zh/docs/db/">📚 <strong>文档</strong> </a> |
  <a href="https://zvec.org/zh/docs/db/benchmarks/">📊 <strong>性能报告</strong> </a> |
  <a href="https://deepwiki.com/alibaba/zvec">🔎 <strong>DeepWiki</strong> </a> |
  <a href="https://discord.gg/rKddFBBu9z">🎮 <strong>Discord</strong> </a> |
  <a href="https://x.com/ZvecAI">🐦 <strong>X (Twitter)</strong> </a>
</p>

**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]
> 🚀 **v0.8.0**
>
> - **平台覆盖更广**：新增 **Intel Mac、Windows ARM64** 构建、wheel 与 SDK， **DiskANN 扩展至 Windows、Android 和 iOS**，
    **RaBitQ 新增 Windows x86_64 支持**。
> - **中文全文检索开箱即用**：内置 **Jieba 中文词典和 HMM 模型**，无需单独部署词典文件或配置词典路径。
> - **建图更省内存、更快**：降低 **IVF / DiskANN** 建图与合并时的峰值内存，通过向量复用与批量查找加速 **HNSW RaBitQ**
    建图；建图与嵌套训练更严格地遵守配置的线程数限制。
> - **距离计算全面提速**：大范围重构量化器和距离计算，多种量化类型与距离度量均受益， **INT4 内核**和 **Linux
    ARM64** 场景下尤为明显。
> - **更快的检索**：新增更快的 **Uniform 系列量化器**，优化 **Vamana** 图布局与预取。Uniform 量化避免逐点分数反算，但共享
    Min/Max 可能增大量化误差、降低召回率。
> - **修复与改进**：支持更灵活的 **UTF-8 文档 ID**，长度上限提升至 1,024 字节；修复分段切换时的并发读取、含删除记录的索引重建，以及
    **LIKE、浮点范围过滤**等正确性问题。
>
> 👉 [查看更新日志](https://github.com/alibaba/zvec/releases/tag/v0.8.0)


## 💫 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、稀疏向量与多向量查询，以及从内存到磁盘、丰富多样的[向量索引类型](https://zvec.org/zh/docs/db/concepts/vector-index/#向量索引类型)。
- **全文检索（FTS）**：原生的基于关键词的全文检索——使用自然语言或结构化表达式检索字符串字段。
- **混合检索**：在单次查询中融合向量语义、全文检索与标量过滤，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

Zvec 提供多语言官方 SDK：

| SDK | 安装 / 依赖 | 源码 |
| --- | --- | --- |
| [Python](https://pypi.org/project/zvec/) | `pip install zvec` | [源码](https://github.com/alibaba/zvec/tree/main/python/zvec) |
| [Node.js](https://www.npmjs.com/package/@zvec/zvec) | `npm install @zvec/zvec` | [源码](https://github.com/zvec-ai/zvec-node) |
| [Go](https://pkg.go.dev/github.com/zvec-ai/zvec-go) | [安装指南](https://github.com/zvec-ai/zvec-go/blob/main/README_CN.md#安装) | [源码](https://github.com/zvec-ai/zvec-go) |
| [Rust](https://crates.io/crates/zvec-rust) | `cargo add zvec-rust` | [源码](https://github.com/zvec-ai/zvec-rust) |
| [Java](https://central.sonatype.com/artifact/org.zvec/zvec-java) | `org.zvec:zvec-java`（Maven） | [源码](https://github.com/zvec-ai/zvec-java) |
| [Dart / Flutter](https://pub.dev/packages/zvec) | `flutter pub add zvec` | [源码](https://github.com/zvec-ai/zvec-dart) |

Python 需 64 位 Python 3.10–3.14；Java 需 Java 8+。

想搜索代码或文档？试试 **[zvec-grep](https://github.com/zvec-ai/zvec-grep)**（`zg`）— 本地优先的搜索 CLI，统一 ripgrep、BM25 与向量检索，为人类与 AI Agent 而设计。

想要图形界面？试试 **[Zvec Studio](https://github.com/zvec-ai/zvec-studio)**，零代码浏览数据与调试查询。

### ✅ 全平台支持

**Linux · macOS · Windows · Android · iOS**

Zvec 提供全平台支持，覆盖服务器、桌面和移动设备。<br>
如需了解更多细节，请查阅[平台支持文档](https://zvec.org/zh/docs/db/platforms/)。

### 🛠️ 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）

```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.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)
```

## 📈 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。

<img src="https://zvec.oss-cn-hongkong.aliyuncs.com/qps_10M.svg" width="800" alt="Zvec 性能基准测试" />

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/)。

## 🤝 加入社区

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