vearch

一键部署分布式向量搜索,让AI应用秒级找到相似内容

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 366 🐛 待处理 171 👀 关注 74
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2333
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,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

vearch 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vearch
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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ai-native,ai-native-database,cloud-native,document-retrieval,embeddings,hybrid-search,rag,retrieval-augmented-generation,vector-database,vector-search,vectors
GitHub 星标★ 2333
上线时间2019-05-13 00:00:00
代码更新2026-07-27
仓库体积26.9 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

vearch 是一个面向 AI 原生应用的分布式向量搜索引擎,由京东开源。它解决了传统数据库无法高效处理高维向量数据的问题,为推荐系统、图像检索、自然语言处理等场景提供毫秒级的相似度搜索能力。vearch 支持多种索引算法(如 HNSW、IVFPQ),提供水平扩展、高可用和实时更新,并内置了简单的 RESTful API 和 Python SDK,方便开发者快速集成。其核心能力包括:分布式部署、多租户支持、混合查询(向量+标量过滤)、以及针对 GPU 的加速优化。vearch 旨在降低向量检索的工程门槛,让开发者能专注于业务逻辑,快速构建 AI 应用。

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 ★ 2333

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:Docker 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Kubernetes 集群(README 的 Quick start 指向 Kubernetes Deployment)
  • Helm 客户端,用于 vearch-helm 部署(README 给出 vearch-helm 文档入口)
  • 能访问 GitHub 与 vearch 官方文档站点
  • 按业务语言准备对应 SDK 运行环境(Python/Go/Java/Rust)

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    从 GitHub 克隆 vearch 仓库,用于查看各语言 SDK 目录与示例。README 未给出具体安装命令,仅供本地参考。

    git clone https://github.com/vearch/vearch.git
  2. 2通读官方文档

    README 指向 readthedocs 的中英文教程与 RESTful API 参考文档,部署前应先阅读,确认版本与接口。

  3. 3Kubernetes 部署

    README 的 Quick start 仅给出 Kubernetes Deployment 入口,按 vearch-helm 文档在 K8s 集群上部署 Vearch。

  4. 4在线调试 API

    通过官方 OpenAPI 工具页查看并在线调试接口,确认建库、写入与查询的参数和返回结构。

  5. 5安装语言 SDK

    按业务语言选择 Python、Go、Java 或 Rust SDK,具体安装与用法见仓库中对应 SDK 子目录的 README。

如何确认成功

按官方文档部署后,用 RESTful API 或 SDK 发起一次向量检索,能正常返回相似结果即表示部署成功。

常见问题

Q:README 里没有安装命令,怎么部署?

A:README 的 Quick start 只指向 Kubernetes Deployment(vearch-helm)文档,具体安装命令需以该官方文档为准。

Q:支持哪些语言的客户端?

A:README 列出 Python、Go、Java、Rust 四种 SDK,各自的使用说明在仓库对应的 sdk 子目录 README 中。

Q:如何调用 Vearch 的接口?

A:可参考 RESTful API 教程与参考文档,也可在官方 OpenAPI 工具页在线查看和调试接口。

Q:Vearch 支持哪些检索方式?

A:支持向量检索与标量过滤结合的混合检索,可在毫秒级从百万级对象中返回相似结果。

注意事项

  • README 节选中未提供任何可直接执行的安装或启动命令,本教程步骤以官方文档入口为主,请勿照搬未验证的命令。
  • 生产环境建议按官方 Kubernetes + Helm 方案部署,以获得复制与弹性扩缩容能力。
  • 中文文档地址为 https://vearch.readthedocs.io/zh_CN/latest,英文为 https://vearch.readthedocs.io/en/latest。
  • 实际端口、镜像版本与配置项请以部署文档为准,README 中未给出相关值。

核心亮点

  • 支持多种索引算法(HNSW、IVFPQ等),兼顾性能与召回率
  • 原生分布式架构,支持水平扩展和高可用,适合大规模数据
  • 提供简洁的 RESTful API 和 Python SDK,集成门槛低

不足之处

  • 文档相对较少,部分高级功能示例不够详尽
  • 社区活跃度一般,问题响应可能不及时

适用场景

  • 推荐系统:基于用户行为向量召回相似物品
  • 图像/视频检索:以图搜图或视频帧相似性匹配
  • 自然语言处理:语义搜索、问答系统或文档去重

替代项目

Milvus、Faiss、Qdrant

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