VelesDB

一个二进制搞定 Agent 记忆,召回还能给出证据链

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 基础设施 🍴 复刻 14 🐛 待处理 34 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 101
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

VelesDB 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类基础设施
开发团队cyberlife-coder
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Rust
技术栈/模型ai,ai-memory,all-in-one-databse,avx512,columnstore-database,embeddings,graph-database,hnsw,local-first,machine-learning,mem0,mem0-alternative,rag,rust,search-engine,simd,vector-database,zep
GitHub 星标★ 101
上线时间2025-12-17 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积56.7 MB
本站数据更新2026-11-02
维护状态活跃
收录时间2026-11-02
浏览次数0

项目介绍

VelesDB 是一个面向 AI Agent 的本地优先记忆引擎,用 Rust 编写,打包为约 9MB 的单二进制文件。它把向量检索、图关系和列式存储三种能力融合在同一套 VelesQL 查询语言下,开发者不必再为记忆、关联和统计分别引入多个数据库或写胶水代码。核心特色是「可解释」:每次召回结果都能通过 why() 返回证据路径,说明是哪些向量相似度、图边或列式条件共同促成了这条记忆,便于调试 Agent 的决策依据。它强调本地运行,可部署在服务器、浏览器、移动端和桌面环境,数据不依赖云端。技术上使用 HNSW 做近似向量检索,并针对 AVX512 等指令集优化,适合需要低延迟、离线可用且对召回可追溯有要求的智能体记忆场景。项目仍处早期,星标约 101,接口和生态还在演进中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-02 · 当前星标 ★ 101

核心亮点

  • 向量+图+列存三合一,用统一 VelesQL 查询,减少多库拼接和胶水代码
  • why() 返回召回证据路径,Agent 记忆可解释、可调试
  • 约 9MB 单二进制,本地优先,可跑在服务器、浏览器、移动端和桌面

不足之处

  • 项目早期,星标约 101,API 和查询语言可能频繁变动
  • 生态与文档尚不成熟,生产环境案例和社区支持有限

适用场景

  • 本地运行的 AI Agent 长期记忆存储与召回
  • 需要追溯「为什么想起这条记忆」的可解释检索场景
  • 端侧或离线环境下的向量+关系混合查询应用

替代项目

Qdrant、Chroma、LanceDB

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