RyanCodrai/turbovec

これは何？

主な機能

• 01ベクトルを次元あたり2または4ビットで保存し、4ビットの場合はfloat32に比べて約7.8倍省スペースです。
• 02圧縮コードを直接SIMD最適化検索できます。Python APIとRust APIを提供します。
• 03学習やインデックスの再構築をせずにベクトルを追加・削除できます。
• 04増分sync()では変更されたデータのみをアトミックに書き込みます。
• 05IDベースのインデックス作成と、検索時の許可リストによる絞り込みに対応しています。

ユースケース

• 埋め込みをプロセス内メモリに保持するローカルRAGリトリーバーの構築。
• RAMが限られたマシンで、大規模な埋め込みコレクションを検索。
• 別のデータベースを稼働させずに、LangChainまたはLlamaIndexアプリケーションへベクトルストアを追加。
• データをプロセス外に出せないオフライン環境やプライバシー重視のセマンティック検索。

クイックスタート

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   PyPIからPythonパッケージをインストールする

   pip install turbovec
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   TurboQuantIndexでベクトルを構築・インデックス化する（READMEの例を参照）

使う前に知っておきたいこと

• !すべてのベクトルをスキャンするため、厳しいレイテンシ要件がある非常に大規模なコーパスには適していません。
• !量子化は不可逆なため、結果は正確な浮動小数点の結果ではなく近似値です。

トピック

よくある質問

turbovec とは？

TurboQuantで埋め込みを次元あたり2または4ビットに圧縮し、圧縮したまま検索できるPython・Rust向けインプロセスベクトルインデックス。 turbovecは、PythonとRust向けのベクトルインデックスライブラリです。TurboQuant量子化方式を使って各埋め込みを次元あたり2または4ビットで保存し、SIMDカーネルで圧縮形式のまま最近傍検索を実行します。そのため、別サービスを使わず、インデックスをプロセス内メモリに保持できます。

turbovec は無料で使えますか？ライセンスは？

turbovec は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

turbovec は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。turbovec の最終コミットは 2026年10月7日 です。

turbovec は何に使えますか？

埋め込みをプロセス内メモリに保持するローカルRAGリトリーバーの構築。 RAMが限られたマシンで、大規模な埋め込みコレクションを検索。 別のデータベースを稼働させずに、LangChainまたはLlamaIndexアプリケーションへベクトルストアを追加。 データをプロセス外に出せないオフライン環境やプライバシー重視のセマンティック検索。

turbovec のインストール方法は？

PyPIからPythonパッケージをインストールする: pip install turbovec TurboQuantIndexでベクトルを構築・インデックス化する（READMEの例を参照）

turbovec はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/RyanCodrai/turbovec