duckdb-embedding-search

用DuckDB跑向量搜索,免装向量数据库,小数据量秒级响应

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 7 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 153
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

duckdb-embedding-search 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队patricktrainer
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型cosine-similarity,duckdb,embeddings,gpt-4,llm,openai,rag,search-engine,semantic-search,similarity-search,vector,vector-database,vector-search
GitHub 星标★ 153
上线时间2024-01-09 00:00:00
代码更新2024-10-30
仓库体积6.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

duckdb-embedding-search 是一个基于 DuckDB 的快速向量相似度搜索工具,专为轻量级嵌入检索场景设计。它利用 DuckDB 的列式存储和并行执行能力,将高维向量直接存储于数据库表中,并通过自定义距离函数(如余弦、欧氏)实现高效的暴力扫描式最近邻搜索,无需引入独立的向量数据库。该项目解决的是中小规模数据集(百万级以内)下,开发者希望避免维护复杂基础设施、快速集成嵌入搜索功能的问题。核心能力包括:支持多种向量距离度量、提供简洁的 Python API、与现有 DuckDB 工作流无缝衔接、支持过滤条件与向量搜索结合。其优势在于部署简单、依赖少,适合原型验证、教学演示或数据量可控的生产场景。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 153

核心亮点

  • 基于DuckDB,无需额外服务,代码轻量易部署
  • 支持余弦、欧氏等多种距离度量,API简洁
  • 与SQL查询结合,可同时做向量检索和结构化过滤

不足之处

  • 暴力扫描方式,数据量增大时性能下降明显
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 中小规模嵌入向量的快速原型验证
  • 在已有DuckDB数据管道中附加相似搜索功能
  • 教学演示或离线批处理相似度计算

替代项目

sqlite-vec、Chroma、FAISS

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