LodeDB

本地嵌入的向量库,默认精确检索还带 GPU 加速

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。

开源 free 基础设施
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 101
维护状态 较活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类基础设施
开发团队Egoist-Machines
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源免费,无在线服务,需自行部署
访问状态
是否开源
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★ 101
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-06-14 00:00:00
最近更新2026-09-23 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-24
浏览次数0

使用教程

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

项目介绍

LodeDB 是基础设施领域的开源项目,由 Egoist-Machines 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类,该分类目前共有 1,130 个项目,GitHub 星标数为 101。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-23。开源免费,无在线服务,需自行部署。

它主要面向的使用场景是: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。同类可对比的替代方案包括 Chroma、LanceDB、Qdrant。

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