探索高效数据存储与检索——hnsqlite

探索高效数据存储与检索——hnsqlite

hnsqlitehnsqlite integrates hnswlib and sqlite for simple text embedding search项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hn/hnsqlite

在大数据时代，如何快速有效地管理和搜索大量嵌入式数据（如文本、向量及其元信息）变得至关重要。hnsqlite 是一个创新的开源项目，它将 SQLite 数据库的强大功能与 Hnswlib 的高效近似最近邻搜索算法相结合，为开发者提供了一种持久化且支持元数据过滤的数据存储解决方案。

项目介绍

hnsqlite 提供了一个名为 Collection 的类，它结合了 SQLite 和 HNSWLIB，可以存储包含字符串、向量和元数据的嵌入式集合，并在查询时基于元数据进行筛选。此外，Embedding 类用于表示存储或从接口接收的嵌入式，而 SearchResponse 则用于返回搜索结果，包括其与查询向量的距离。

项目技术分析

该库的核心是 Collection 类，它通过内部的 SqlModel 数据类实现对 SQLite 数据库的持久化操作。Hnswlib 算法则用于快速查找最接近给定查询向量的邻居。add_items、add_embedding、add_embeddings 方法提供了添加数据到集合的灵活性，而 get_embeddings、get_embeddings_doc_ids 及 search 方法则用于获取和搜索数据。

值得注意的是，hnsqlite 还支持元数据过滤，其过滤功能类似 MongoDB，允许开发者使用丰富的比较运算符（如 $eq、$gt 等）来筛选结果。

应用场景

• 搜索引擎：构建高效的全文搜索系统，通过向量相似度和元数据过滤，提供更精确的搜索结果。
• 推荐系统：存储用户行为数据，利用近似最近邻搜索和元数据匹配，提供个性化推荐。
• 知识图谱：用于存储和检索带有元信息的实体向量，支持复杂的查询条件。
• 机器学习模型：存储和检索预训练模型的嵌入，用于实时推理或进一步训练。

项目特点

1. 集成性：结合了关系型数据库（SQLite）的稳定性和非结构化数据处理（HNSWlib）的高性能。
2. 灵活性：支持向量、文本和自定义元数据的混合存储，并可按需定制查询策略。
3. 过滤功能：内置元数据过滤器，使得在大规模数据中寻找特定条件的匹配项变得简单。
4. 易用性：清晰的 Python API 设计，易于理解和使用，减少了开发者的学习成本。

总之，hnsqlite 结合了两种强大的工具，为开发人员提供了一种强大而灵活的解决方案，以应对日益增长的嵌入式数据管理挑战。立即尝试这个项目，体验高效的数据存储与检索，让您的应用程序更快、更智能。

hnsqlitehnsqlite integrates hnswlib and sqlite for simple text embedding search项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/hn/hnsqlite