定义 collection schema

August 4, 2026 · View on GitHub

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Zvec 是一款开源的嵌入式(进程内)向量数据库 — 轻量、极速，可直接嵌入应用程序。以极简的配置提供生产级、低延迟、可扩展的向量检索能力。

Important

🚀 v0.6.0（2026 年 7 月 20 日）

分组检索（Group-By）：支持按分组去重检索，返回每个分组的 Top-K 结果而非全局 Top-K，覆盖 Flat、HNSW、HNSW-RaBitQ 与稀疏索引。
随机旋转量化：为 INT8/INT4 量化新增可选的随机旋转能力，将方差均匀分布到各维度，显著提升召回率。
全文检索增强：升级 FTS 文本分析管线，新增基于 Unicode UAX #29 的标准分词器、UTF-8 / ASCII 折叠，以及基于 Snowball、支持 34+ 种语言的词干提取过滤器。
更快更稳健：Block-max 跳跃优化使 FTS 合取查询提速 22–38%，同时新增 DiskANN C API，以及大量稳定性修复。

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💫 核心特性

极致性能：毫秒级响应，轻松检索数十亿级向量。
开箱即用：安装后即刻开始搜索，纯本地运行，无需服务器、无需配置、零门槛。
稠密 + 稀疏向量：支持稠密向量、稀疏向量与多向量查询，以及从内存到磁盘、丰富多样的向量索引类型。
全文检索（FTS）：原生的基于关键词的全文检索——使用自然语言或结构化表达式检索字符串字段。
混合检索：在单次查询中融合向量语义、全文检索与标量过滤，获得精确结果。
持久化存储：WAL 预写日志保障数据持久性 — 即使进程崩溃或意外断电，数据也不会丢失。
并发访问：支持多进程同时读取同一个 Collection；写入为单进程独占模式。
进程内运行：无需单独部署服务，纯进程内运行。Notebook、高性能服务器、CLI 工具、边缘设备 — 随处可用。

📦 安装

Zvec 提供多语言官方 SDK：

Python：pip install zvec（需 64 位 Python 3.10–3.14）
Node.js：npm install @zvec/zvec
Go：高性能的 Go 绑定。
Rust：cargo add zvec-rust
Dart/Flutter：flutter pub add zvec

想要图形界面？试试 Zvec Studio，零代码浏览数据与调试查询。

✅ 支持的平台

Linux (x86_64, ARM64)
macOS (ARM64)
Windows (x86_64)

🛠️ 源码构建

如需从源码构建 Zvec，请参考源码构建指南。

⚡ 一分钟上手

import zvec

# 定义 collection schema
schema = zvec.CollectionSchema(
    name="example",
    vectors=zvec.VectorSchema("embedding", zvec.DataType.VECTOR_FP32, 4),
)

# 创建 collection
collection = zvec.create_and_open(path="./zvec_example", schema=schema)

# 插入 documents
collection.insert([
    zvec.Doc(id="doc_1", vectors={"embedding": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]}),
    zvec.Doc(id="doc_2", vectors={"embedding": [0.2, 0.3, 0.4, 0.1]}),
])

# 向量相似度检索
results = collection.query(
    zvec.Query(field_name="embedding", vector=[0.4, 0.3, 0.3, 0.1]),
    topk=10
)

# 查询结果：按相关性排序的 {'id': str, 'score': float, ...} 列表
print(results)

📈 极致性能

Zvec 提供极致的速度和效率，能够轻松应对高要求的生产环境负载。

有关具体的测试方法、配置及完整结果，请参阅性能报告。

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