zvec
SHA-256알리바바가 오픈 소스로 공개한 임베디드 벡터 데이터베이스로, 서버 배포가 필요 없고 밀리초 수준의 유사도 검색을 제공하며, 전문 검색과 하이브리드 쿼리를 지원합니다.
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v0.8.0 · 39.4 MB
SQLite처럼 애플리케이션에 임베딩되는 초고속 벡터 데이터베이스.
주요 기능
- 밀리초 단위 벡터 검색, 수십억 건의 데이터로 확장 가능
- 순수 로컬 임베디드 실행, 서버 배포나 복잡한 설정 불필요
- 밀집 벡터, 희소 벡터 및 멀티 벡터 쿼리 동시 지원
- 네이티브 전문 검색, 자연어 및 구조화된 표현식 지원
- 벡터, 키워드와 구조화된 필터링을 결합한 하이브리드 쿼리
할 수 없는 것
- •zvec은 독립 서버가 아닌 임베디드 라이브러리이므로, Milvus, Qdrant처럼 네트워크를 통해 여러 클라이언트가 원격으로 액세스할 수 없습니다. 쓰기는 단일 프로세스가 독점하며 여러 프로세스는 동시 읽기만 가능하므로, 여러 서비스가 동시에 데이터베이스에 쓰는 시나리오에는 적합하지 않습니다. 데이터는 로컬 파일에 저장되며, 백업 및 재해 복구는 직접 처리해야 합니다. 64비트 Python 3.10–3.14만 지원합니다. Uniform 양자화는 속도를 높일 수 있지만 재현율을 저하시킬 수 있으므로, 정확도에 민감한 비즈니스에서는 신중하게 활성화해야 합니다.
사용 사례
- RAG 애플리케이션과 AI 에이전트를 위한 로컬 지식 베이스 검색 구축
- 모바일 또는 엣지 디바이스에서 오프라인 시맨틱 검색 구현
- 문서, 코드 또는 이미지에 대한 유사도 검색 기능 구축
- 추천 시스템에서의 실시간 유사 아이템 리콜
zvec는 알리바바가 오픈소스로 공개한 임베디드 벡터 데이터베이스로, 알리바바 내부의 대규모 프로덕션 환경에서 검증되었습니다. 라이브러리 형태로 애플리케이션에 직접 임베드되어 서버를 별도로 배포할 필요가 없으며, 밀리초 단위로 대량의 벡터 유사도 검색을 수행합니다. Python, Node.js, Go, Rust, Flutter 공식 SDK를 제공하여 데스크톱과 모바일 플랫폼을 모두 지원합니다. Milvus, Qdrant처럼 별도 배포가 필요한 솔루션과 비교하면 zvec는 SQLite에 더 가까우며, 운영 부담 없이 코드와 함께 실행됩니다. FAISS와 같은 순수 인덱스 라이브러리와 비교하면 WAL 영속화, 문서 추가/삭제/수정/조회, 밀집/희소 벡터, 전문 검색 및 하이브리드 쿼리를 내장하고 있어 별도 설정 없이 바로 사용할 수 있으며, RAG, 시맨틱 검색 및 로컬 AI 애플리케이션에 적합합니다.
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시작하기
소프트웨어 설치
다운로드한 설치 프로그램을 더블 클릭하고 안내에 따르세요
64비트 Python 3.10~3.14를 사용하는지 확인한 다음 pip install zvec를 실행하여 설치를 완료하세요
코드에서 CollectionSchema를 정의하고 컬렉션 이름, 벡터 필드 및 차원을 지정하세요
create_and_open을 호출하여 컬렉션을 생성하고 열고, insert로 벡터가 포함된 문서를 작성하세요
- 64비트 Python 3.10~3.14를 사용하는지 확인한 다음 pip install zvec를 실행하여 설치를 완료하세요
- 코드에서 CollectionSchema를 정의하고 컬렉션 이름, 벡터 필드 및 차원을 지정하세요
- create_and_open을 호출하여 컬렉션을 생성하고 열고, insert로 벡터가 포함된 문서를 작성하세요
SHA-256 체크섬 확인됨
GitHub 공식 Release 페이지에서 추출된 체크섬
SHA256 체크섬
98779b81a0c2c3845336b8f5da8203908116bbf55275805ae9124779e786dc20이 체크섬은 GitHub Release 페이지에서 추출되었습니다. 다운로드 후 파일 무결성을 확인하세요.
이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.
오픈소스 투명성
GitHub 소스 보기제거 정보
Python 사용자는 pip uninstall zvec를 실행하면 라이브러리를 제거할 수 있으며, Node.js 프로젝트에서는 npm uninstall @zvec/zvec를 사용합니다. 제거 후 로컬 데이터 디렉터리(예제의 ./zvec_example 등)를 수동으로 삭제하면 데이터가 완전히 삭제되며, 잔여 서비스나 백그라운드 프로세스는 없습니다.
추가 의존성 없음
다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.
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4 FAQs
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