LodeDB

本地嵌入的向量库，默认精确检索还带 GPU 加速

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 基础设施 🍴 复刻 11 🐛 待处理 14 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 104
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，无在线服务，需自行部署

项目预览

LodeDB 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队Egoist-Machines
GitHubhttps://github.com/Egoist-Machines/LodeDB
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，无在线服务，需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ann,clip,db,embeddings,gpu-acceleration,hybrid-search,image-search,ivf,local-first,multimodal,onnx,privacy,rag,rust,semantic-search,swift,turbovec,vector-database
GitHub 星标★ 104
上线时间2026-06-14 00:00:00
代码更新2026-10-18
仓库体积5.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-09-24
浏览次数1

项目介绍

LodeDB 是一个用 Rust 编写、提供 Python 接口的嵌入式向量数据库，主打本地优先、默认精确检索、多模态与 GPU 加速。它要解决的问题是：现有向量库要么依赖云端服务、要么近似索引牺牲精度、要么对图像/文本混合检索支持不足。LodeDB 把数据库直接嵌入应用进程，无需单独部署服务，数据留在本地，适合隐私敏感场景。核心能力包括：默认精确（exact）检索保证召回率，可选 IVF/ANN 索引在规模变大时提速；支持多模态向量，可对图像和文本统一做相似度搜索，并支持混合检索；通过 ONNX 和 GPU 加速嵌入计算与检索；兼容 CLIP 等模型，方便搭建 RAG、图像搜索等应用。项目处于早期，星标约 101，接口和性能仍在快速演进中。

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 2026-09-24 · 当前星标 ★ 104

核心亮点

  • 嵌入式设计无需独立服务，数据本地存储，隐私友好
  • 默认精确检索，召回率有保证，可按需切换 IVF/ANN 索引
  • 原生支持多模态与混合检索，图像和文本可统一搜索

不足之处

  • 项目处于早期，API 和功能可能频繁变动
  • 生态与文档尚不完善，社区规模小，生产验证不足

适用场景

  • 本地 RAG 应用：在个人电脑上对私有文档做语义检索，数据不出本机
  • 图像搜索：用 CLIP 向量对本地图片库做以文搜图或以图搜图
  • 隐私敏感场景：医疗、法务等不能上传云端的数据做向量检索

替代项目

Chroma、LanceDB、Qdrant

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