SQLite向量搜索Python实战：5步实现本地语义搜索

SQLite向量搜索Python实战：5步实现本地语义搜索

【免费下载链接】sqlite-vec Work-in-progress vector search SQLite extension that runs anywhere. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sq/sqlite-vec

SQLite向量搜索（sqlite-vec）是一个强大的本地向量搜索扩展，让你能够在任何SQLite环境中实现高效的语义搜索功能。无需复杂的服务器设置，这个轻量级扩展就能为你的Python应用添加强大的向量搜索能力。

🚀 快速开始：安装sqlite-vec

首先安装必要的Python包：

pip install sqlite-vec

这个简单的命令就能为你安装好所有必要的依赖，让你立即开始使用向量搜索功能。

📊 创建向量表并插入数据

使用sqlite-vec创建虚拟表来存储向量数据非常简单：

import sqlite3
import sqlite_vec
from typing import List
import struct

# 连接到内存数据库
db = sqlite3.connect(":memory:")
db.enable_load_extension(True)
sqlite_vec.load(db)

# 创建向量表
db.execute("CREATE VIRTUAL TABLE vec_items USING vec0(embedding float[4])")

🔍 实现语义搜索查询

执行KNN（K近邻）搜索来找到最相似的向量：

# 执行语义搜索查询
rows = db.execute("""
  SELECT rowid, distance
  FROM vec_items 
  WHERE embedding MATCH ?
  ORDER BY distance
  LIMIT 3
""", [serialize_f32(query)]).fetchall()

🎯 实际应用场景

sqlite-vec特别适合以下场景：

• 本地文档搜索：快速搜索本地文档库
• 产品推荐系统：基于内容相似度的推荐
• 图像检索：视觉特征的相似性搜索
• 聊天机器人：语义匹配用户查询

💡 性能优化技巧

为了获得最佳性能：

• 使用二进制格式存储向量数据
• 合理设置向量维度数
• 利用SQLite的索引优化
• 批量处理插入操作

通过这5个简单步骤，你就能在Python应用中实现强大的本地语义搜索功能。sqlite-vec的轻量级设计和跨平台特性使其成为本地AI应用的理想选择。

【免费下载链接】sqlite-vec Work-in-progress vector search SQLite extension that runs anywhere. 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sq/sqlite-vec