Vektonn：高性能向量搜索引擎，助力数据科学应用

Vektonn：高性能向量搜索引擎，助力数据科学应用

vektonn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vektonn

项目介绍

Vektonn 是一款经过实战检验的高性能 kNN 向量搜索引擎，专为数据科学应用设计。它不仅帮助您管理向量的生命周期，还能显著缩短产品上市时间。Vektonn 支持密集和稀疏向量，提供精确和近似的 kNN 算法，并具备可扩展的架构，能够轻松处理数百 GB 的向量数据。

项目技术分析

Vektonn 的核心组件包括 API、索引（Index）和数据源（Data Source）。API 负责处理搜索和上传向量数据的请求，并将这些请求转发到相应的索引和数据源。数据源使用 Apache Kafka 实现持久化存储，而索引则是数据源中数据的内存快照，通过异步更新机制保持与数据源的同步。

Vektonn 的架构设计允许将单个数据源的数据分布（分片）到多个索引中，以适应托管节点的 RAM 容量。此外，单个数据源可以定义多个具有不同度量标准的索引。

项目及技术应用场景

Vektonn 适用于需要高性能向量搜索的多种场景，包括但不限于：

• 推荐系统：通过向量搜索快速找到与用户兴趣最匹配的商品或内容。
• 图像和视频检索：利用向量表示图像或视频特征，实现高效的相似度搜索。
• 自然语言处理：在文本数据中进行语义搜索，找到与查询最相关的文档或句子。
• 生物信息学：在基因序列或蛋白质结构中进行相似性搜索，加速科学研究。

项目特点

• 高性能：Vektonn 经过实战检验，能够处理大规模向量数据，提供快速的搜索响应。
• 灵活性：支持密集和稀疏向量，满足不同应用场景的需求。
• 可扩展性：通过分片机制，Vektonn 能够轻松扩展以处理更大的数据集。
• 易用性：提供丰富的文档和示例，支持多种编程语言的客户端，方便开发者快速上手。

如何开始

• 文档阅读：访问 Vektonn 文档 获取详细信息。
• 本地试用：参考 QuickStart 指南和 Jupyter notebooks 示例，在本地环境中体验 Vektonn。
• Kubernetes 部署：查看 Helm charts 示例，学习如何在 Kubernetes 上部署 Vektonn。
• 自定义客户端：如果您的技术栈不是 Python 或 .NET，可以使用 OpenAPI Specification 开发自己的客户端。

支持与贡献

如果您有任何问题或需要帮助，欢迎加入我们的 Slack 频道 进行交流。Vektonn 是一个开源项目，我们欢迎您的贡献。您可以访问以下仓库了解更多信息：

• vektonn：包含 API、索引分片和数据源的实现，以及 .NET 客户端的源代码。
• vektonn-index：提供向量空间中最近邻查找的 .NET 库。
• vektonn-client-python：包含 Python 客户端的源代码。
• vektonn-examples：包含 Vektonn 使用的各种示例。

许可证

Vektonn 采用 Apache License 2.0 许可证。

vektonn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vektonn