Qdrant es un motor de búsqueda de similitud vectorial y una base de datos vectorial basado en Rust, con filtros por payload, para búsquedas semánticas y recomendaciones.
35,2 mil2,8 milRustApache-2.0Actualizado anteayer
epsilla-cloud/vectordb
Epsilla is an open-source C++ vector database for embedding similarity search, with metadata filtering, hybrid search, and LLM retrieval integrations.
Alternativa open source a:Pinecone
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¿Qué es?
Epsilla is an open-source vector database focused on scalable, high-performance similarity search over embedding vectors. It treats vectors as just another field type inside familiar database, table, and field concepts, so developers can store structured records alongside their embeddings.
The core engine is written in C++ and uses parallel graph traversal for vector indexing. The project claims roughly 10x faster search than HNSW at over 99.9% precision. It supports metadata filtering, hybrid search that fuses dense and sparse vectors, and built-in embedding so text can be inserted and queried directly.
The database runs as a Docker container exposing a REST API, with Python, JavaScript, and Ruby clients. It also offers an experimental Python binding that runs without Docker, and integrates with LangChain and LlamaIndex. A managed cloud version is available.
Funciones clave
- 01Similarity search over embedding vectors at production scale.
- 02Vectors stored as a field type within regular database tables.
- 03Metadata filtering combined with vector queries.
- 04Hybrid search fusing dense and sparse vectors.
- 05Built-in embedding so natural language can be inserted and queried.
- 06Python, JavaScript, Ruby clients and a REST API.
Casos de uso
- Retrieval-augmented generation pipelines that need a vector store for documents.
- Semantic search over text, images, or other embedded content.
- Adding long-term memory retrieval to LLM applications.
- Combining structured filters with similarity search in one database.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es vectordb?
- Epsilla is an open-source C++ vector database for embedding similarity search, with metadata filtering, hybrid search, and LLM retrieval integrations. Epsilla is an open-source vector database focused on scalable, high-performance similarity search over embedding vectors. It treats vectors as just another field type inside familiar database, table, and field concepts, so developers can store structured records alongside their embeddings.
- ¿vectordb es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- vectordb es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿vectordb sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de vectordb fue el 4 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar vectordb?
- Retrieval-augmented generation pipelines that need a vector store for documents. Semantic search over text, images, or other embedded content. Adding long-term memory retrieval to LLM applications. Combining structured filters with similarity search in one database.
- ¿Dónde consigo vectordb?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/epsilla-cloud/vectordb
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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