What is Vearch?
构建 AI 应用通常需要处理海量的 Embedding 向量。如何在这些庞大的数据集中快速、可靠地找到最相似的向量，是一个巨大的挑战。Vearch 是一款云原生、分布式向量数据库，专门为解决这个问题而设计，它为你的 AI 项目提供了一个强大的基础，实现高效的相似性搜索。它可以帮助你管理和查询大规模向量数据，支持复杂的查询，同时还能根据你的需求进行无缝扩展。
核心功能
🔍 执行混合搜索： 在单个查询中，将向量相似性搜索与传统的标量过滤相结合。这使你不仅可以根据向量的相似度，还可以根据特定的元数据属性来检索结果，从而获得更精确和相关的结果。
⚡ 实现高性能检索： 搜索数百万甚至数十亿的向量对象，并在毫秒内获得结果。Vearch 利用 Gamma 引擎，该引擎构建于 Faiss 之上，并针对低延迟索引和检索进行了优化，这对于实时应用至关重要。
📈 无缝且可靠地扩展： Vearch 构建在分布式架构之上，通过弹性扩展来处理不断增长的数据集和查询负载。使用 Raft 共识的数据复制可确保高可用性和容错能力，从而保护你的应用程序免受故障影响。
实际应用
AI 框架的内存后端： 将 Vearch 直接与流行的 AI 开发框架集成。将其用作 Langchain、LlamaIndex、Langchaingo 或 LangChain4j 的向量存储，以构建涉及检索增强生成 (RAG)、语义搜索或对话式 AI 的应用程序，从而简化 Embedding 内存的管理过程。
大规模视觉搜索： 实施复杂的图像检索系统。正如在实际场景中所展示的那样，Vearch 可以根据视觉相似性索引和搜索数十亿张图像。通过将 Vearch 与图像特征提取工具相结合，你可以构建强大的视觉搜索引擎，用于电子商务、内容审核或数字资产管理。
驱动语义搜索： 在你的应用程序中超越关键词匹配。将文本 Embedding 存储在 Vearch 中，使用户能够根据语义和上下文进行搜索，从而在知识库、文档检索系统或客户支持平台中获得更直观和准确的搜索体验。
Vearch 架构概述
对于那些对底层结构感兴趣的人，Vearch 主要由三个组件组成：
Master： 管理集群元数据、模式定义，并协调整个系统的资源。
Router： 公开用于数据操作（Upsert、删除、搜索、查询）的 RESTful API，处理到相应分区的请求路由，并合并结果。
PartitionServer (PS)： 存储数据分区，管理向量和标量数据。它使用核心 Gamma 引擎处理索引和搜索，并通过 Raft 确保数据复制，以实现一致性和可靠性。
开始使用 Vearch
Vearch 提供了灵活的部署方式：
Kubernetes： 使用 Helm Charts 部署完整集群。
Docker Compose： 快速设置独立或集群模式，用于测试或开发。
Docker Image： 使用官方容器镜像直接运行 Vearch。
Source Code： 直接从源代码编译和部署，用于自定义构建。
适用于 Python 和 Go 的 SDK 已经可用，Java 支持正在开发中，可以轻松集成到你现有的应用程序中。
总结
如果你的工作涉及构建依赖于快速、准确和可扩展的向量 Embedding 相似性搜索的 AI 应用程序，那么 Vearch 提供了一个专门的、高性能的解决方案。其混合搜索功能，结合可靠的分布式架构以及与标准 AI 工具的集成，使其成为希望将复杂的向量搜索集成到其项目中的开发人员的强大选择。
More information on Vearch
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Vearch was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-01.
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