epsilla-cloud/vectordb

Что это?

Ключевые возможности

• 01Поиск похожих векторов эмбеддингов в промышленных масштабах.
• 02Хранение векторов как типа поля в обычных таблицах базы данных.
• 03Фильтрация метаданных в сочетании с векторными запросами.
• 04Гибридный поиск с объединением плотных и разреженных векторов.
• 05Встроенное создание эмбеддингов: можно добавлять текст на естественном языке и искать по нему.
• 06Клиенты для Python, JavaScript и Ruby, а также REST API.

Сценарии использования

• Конвейеры генерации с дополнением извлечённой информацией, которым требуется векторное хранилище документов.
• Семантический поиск по текстам, изображениям и другому контенту с эмбеддингами.
• Добавление поиска по долговременной памяти в приложения на базе LLM.
• Сочетание структурированных фильтров с поиском похожих объектов в одной базе данных.

Быстрый старт

1. 1

   Загрузите Docker-образ бэкенда Epsilla

   docker pull epsilla/vectordb
2. 2

   Запустите бэкенд в Docker на порту 8888

   docker run --pull=always -d -p 8888:8888 -v /data:/data epsilla/vectordb
3. 3

   Установите клиент Python

   pip install pyepsilla
4. 4

   Подключитесь с помощью клиента Python и запустите пример кода из README

Что важно знать

• !Режим библиотеки Python без Docker помечен как экспериментальный и требует сборки из исходного кода.

Темы

Частые вопросы

Что такое vectordb?

Epsilla — векторная база данных с открытым исходным кодом на C++ для поиска похожих эмбеддингов, с фильтрацией метаданных, гибридным поиском и интеграциями для LLM-поиска. Epsilla — векторная база данных с открытым исходным кодом, предназначенная для масштабируемого высокопроизводительного поиска похожих векторов эмбеддингов. Она рассматривает векторы как обычный тип поля в привычной модели баз данных, таблиц и полей, поэтому разработчики могут хранить структурированные записи вместе с эмбеддингами.

vectordb можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

vectordb распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

vectordb всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в vectordb — 4 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать vectordb?

Конвейеры генерации с дополнением извлечённой информацией, которым требуется векторное хранилище документов. Семантический поиск по текстам, изображениям и другому контенту с эмбеддингами. Добавление поиска по долговременной памяти в приложения на базе LLM. Сочетание структурированных фильтров с поиском похожих объектов в одной базе данных.

Как установить vectordb?

Загрузите Docker-образ бэкенда Epsilla: docker pull epsilla/vectordb Запустите бэкенд в Docker на порту 8888: docker run --pull=always -d -p 8888:8888 -v /data:/data epsilla/vectordb Установите клиент Python: pip install pyepsilla Подключитесь с помощью клиента Python и запустите пример кода из README

Где скачать vectordb?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/epsilla-cloud/vectordb