서버를 실행하지 않고도 애플리케이션에 직접 임베드해 지연 시간이 짧은 유사도 검색을 제공하는 오픈소스 인프로세스 벡터 데이터베이스입니다.
unum-cloud/USearch
Python, JavaScript, Rust, Java, Go, Swift 등 바인딩을 제공하는 근사 최근접 이웃 벡터 검색 및 클러스터링용 단일 파일 C++ 라이브러리입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
USearch는 HNSW 그래프 알고리즘을 기반으로 하는 유사도 검색 및 클러스터링 엔진입니다. 벡터를 인덱싱하고 사용자 정의 거리 메트릭을 지원하므로, 시맨틱 검색이나 분자 지문 조회, Haversine 거리를 이용한 지리 공간 쿼리에 사용할 수 있습니다. 핵심 구현은 단일 C++11 헤더로 구성되며, C, Python, JavaScript, Java, Rust, Go, Swift, C#, Objective-C, Wolfram 바인딩을 제공합니다.
인덱스에는 bf16, f16, e5m2, i8 등의 저정밀도 형식과 Tanimoto 및 Hamming 메트릭에 쓰이는 바이너리 형식으로 벡터를 저장할 수 있습니다. 인덱스는 파일, 스트림 또는 메모리 매핑 버퍼에 저장할 수 있으며, 데이터를 모두 RAM에 올리지 않고 디스크에서 바로 서비스할 수 있습니다. 그래프 탐색 중에 predicate 함수를 적용해 검색 결과를 필터링할 수 있고, 데이터가 적은 경우에는 정확한 브루트포스 모드도 사용할 수 있습니다.
기존 인덱스에서 K-최근접 이웃 클러스터링을 수행하는 기능과 일대일 또는 다대다 퍼지 매칭을 위한 join 연산도 포함되어 있습니다. ClickHouse와 DuckDB를 비롯한 여러 데이터베이스와 도구에서 벡터 인덱스 백엔드로 소개하고 있습니다.
핵심 기능
- 01코드베이스가 작은 단일 C++11 헤더 라이브러리
- 02HNSW 기반 근사 최근접 이웃 검색
- 03JIT 컴파일되는 Python 메트릭을 포함한 사용자 정의 거리 메트릭
- 04bf16, f16, e5m2, i8 등의 저정밀도 저장 형식
- 05디스크 또는 메모리 매핑 파일에서 인덱스 서비스
- 06그래프 탐색 중 적용하는 predicate 필터링
활용 사례
- 애플리케이션이나 서비스에 임베딩 기반 시맨틱 검색 추가
- 여러 플랫폼의 모바일 또는 클라이언트 앱에 벡터 인덱스 내장
- 분자 지문이나 지리 좌표를 대상으로 유사도 검색 수행
- RAM 사용량을 줄이기 위해 디스크에서 대규모 인덱스 서비스
토픽
자주 묻는 질문
- USearch은(는) 무엇인가요?
- Python, JavaScript, Rust, Java, Go, Swift 등 바인딩을 제공하는 근사 최근접 이웃 벡터 검색 및 클러스터링용 단일 파일 C++ 라이브러리입니다. USearch는 HNSW 그래프 알고리즘을 기반으로 하는 유사도 검색 및 클러스터링 엔진입니다. 벡터를 인덱싱하고 사용자 정의 거리 메트릭을 지원하므로, 시맨틱 검색이나 분자 지문 조회, Haversine 거리를 이용한 지리 공간 쿼리에 사용할 수 있습니다. 핵심 구현은 단일 C++11 헤더로 구성되며, C, Python, JavaScript, Java, Rust, Go, Swift, C#, Objective-C, Wolfram 바인딩을 제공합니다.
- USearch은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- USearch은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- USearch은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. USearch의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
- USearch은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 애플리케이션이나 서비스에 임베딩 기반 시맨틱 검색 추가 여러 플랫폼의 모바일 또는 클라이언트 앱에 벡터 인덱스 내장 분자 지문이나 지리 좌표를 대상으로 유사도 검색 수행 RAM 사용량을 줄이기 위해 디스크에서 대규모 인덱스 서비스
- USearch은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/unum-cloud/USearch
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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