alibaba zvec

以下是翻译后的中文内容，已按照要求保留原文结构、代码块、技术术语和专有名词，并输出为 Markdown 格式：

Zvec 是一个开源、进程内向量数据库——轻量级、极速，专为直接嵌入应用程序而设计。经过阿里巴巴集团内部实战检验，它以极简的配置提供生产级、低延迟、可扩展的相似性搜索。

重要 🚀 v0.5.0（2026 年 6 月 12 日）

全文搜索 (FTS)：原生全文搜索——为任意字符串字段附加 FTS 索引，并使用自然语言或结构化表达式进行查询，无需外部搜索引擎。
混合检索：在单个 MultiQuery 中结合全文搜索和向量搜索，覆盖稠密向量、稀疏向量、标量过滤器和文本。
DiskANN 索引：新的磁盘索引，将大部分索引保留在磁盘上，大幅降低大规模数据集的内存占用。
生态系统与平台：新的官方 Go / Rust SDK、Zvec Studio 可视化工具，以及 RISC-V 支持。

👉 [阅读发布说明](https://example.com) | [查看路线图](https://example.com) 📍

💫 特性

极速：毫秒级搜索数十亿向量。
简单易用：安装后即可在数秒内开始搜索。纯本地运行，无需服务器、无需配置、无需繁琐操作。
稠密 + 稀疏向量：支持稠密和稀疏嵌入、多向量查询，以及丰富的向量索引类型，可从内存扩展到磁盘。
全文搜索 (FTS)：基于关键词的原生全文搜索——使用自然语言或结构化表达式查询字符串字段。
混合搜索：在单个查询中融合向量相似性、全文搜索和结构化过滤器，获得精确结果。
持久化存储：预写日志 (WAL) 保证数据持久性——即使进程崩溃或断电，数据也不会丢失。
并发访问：多个进程可同时读取同一集合；写入为单进程独占。
随处运行：作为进程内库，Zvec 可在代码运行的任何地方运行——笔记本、服务器、CLI 工具，甚至边缘设备。

📦 安装

Zvec 提供多种语言的官方 SDK：

Python：pip install zvec（需要 Python 3.10–3.14）
Node.js：npm install @zvec/zvec
Go：高性能 Go 绑定。
Rust：高性能 Rust 绑定。
Dart/Flutter：flutter pub add zvec

更喜欢可视化工具？试试 [Zvec Studio](https://example.com) 来浏览数据和调试查询——无需编写代码。

✅ 支持平台

Linux（x86_64, ARM64）
macOS（ARM64）
Windows（x86_64）

🛠️ 从源码构建

如果你更倾向于从源码构建 Zvec，请查阅[从源码构建指南](https://example.com)。

⚡ 一分钟示例

import zvec

# 定义集合模式
schema = zvec.CollectionSchema(
    name="example",
    vectors=zvec.VectorSchema("embedding", zvec.DataType.VECTOR_FP32, 4),
)

# 创建集合
collection = zvec.create_and_open(path="./zvec_example", schema=schema)

# 插入文档
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]}),
])

# 按向量相似性搜索
results = collection.query(
    zvec.VectorQuery("embedding", vector=[0.4, 0.3, 0.3, 0.1]),
    topk=10
)

# 结果：按相关性排序的列表，每个元素为 {'id': str, 'score': float, ...}
print(results)

📈 大规模性能

Zvec 提供卓越的速度和效率，使其成为要求苛刻的生产工作负载的理想选择。有关详细的基准测试方法、配置和完整结果，请参阅我们的[基准测试文档](https://example.com)。

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