TriviumDB

一个内核搞定向量、图、文档，写入即用

TriviumDB 是一个用 Rust 编写的轻量级嵌入式数据库引擎，目标是把向量检索、图结构和文档型元数据统一在同一个存储内核中，而不是像常见方案那样把向量库、图数据库和文档库拼装成多套系统。它解决的核心问题是 RAG、Agent 记忆、知识图谱等场景下数据需要跨多种存储引擎同步、查询链路长、部署复杂的问题。写入数据后即可直接使用，无需额外建索引或做数据搬运。核心能力包括：原生向量相似度搜索（ANN），支持图节点与边的建模和遍历，文档型元数据与向量、图结构共存于同一存储层；通过 PyO3 提供 Python 绑定，方便在 AI 应用中直接调用；面向嵌入式与 serverless 场景，不依赖独立服务进程。项目目前处于早期阶段，星标约 172，适合关注一体化存储内核方向的技术选型参考。