rushdb

推送 JSON,秒得可搜索、带关系的 AI 记忆库

开源 🏷️定价信息待确认 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 28 🐛 待处理 38 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 327
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

rushdb 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队rush-db
官网地址https://rushdb.com
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🔧 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Rust
技术栈/模型ai,ai-agents,ai-memory,analytics,cloud,cypher,database,docker,embeddings,graph-database,gremlin,llm,mcp,property-graph,rag,rust,self-hosted,semantic-search,sql,vector-search
GitHub 星标★ 327
上线时间2024-12-15 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积173.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

RushDB 是一个面向 AI 代理的图数据库和向量数据库,同时充当记忆层。它允许用户直接推送任意 JSON 数据,无需预先定义 schema 或进行迁移,即可获得类型化、可搜索且具备关系感知的记录。RushDB 基于 Neo4j 构建,将图数据库的关系查询能力与向量数据库的语义搜索能力相结合,旨在为 AI 代理提供持久化、可关联的记忆存储。它解决了传统数据库在 AI 场景中难以灵活存储非结构化数据、难以建立实体间复杂关系的问题,核心能力包括无模式数据摄入、自动类型推断、图关系遍历以及向量相似度搜索。

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 ★ 327

核心亮点

  • 无模式设计,直接推送 JSON 即可自动建库,省去繁琐的 schema 定义和迁移流程
  • 融合图数据库与向量检索,既能查询实体间多跳关系,又能进行语义相似度搜索
  • 基于 Neo4j 构建,继承了成熟的图查询能力和生态,稳定性有保障

不足之处

  • 项目处于早期阶段(320 星),API 和功能可能不稳定,生产环境风险较高
  • 依赖 Neo4j,部署和运维成本相对较高,不适合轻量级场景
  • 文档和社区生态尚待完善,可参考的案例和第三方集成较少

适用场景

  • AI 代理需要长期记忆,存储对话历史、用户偏好和实体关系
  • 构建知识图谱应用,需要从非结构化数据中提取实体和关系
  • 需要同时进行关系查询和语义搜索的智能问答或推荐系统

替代项目

ChromaDB、Pinecone、Mem0

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