duckdb-embedding-search 是搜索知识领域的开源项目，由 patricktrainer 开发，2024 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 585 个项目，GitHub 星标数为 152。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-15。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：中小规模嵌入向量的快速原型验证。同类可对比的替代方案包括 sqlite-vec、Chroma、FAISS。
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
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。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 152
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队patricktrainer
所属国家
定价模式free
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
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★ 152
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-01-09 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1
使用教程
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
项目介绍
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