终极SQLite-Vec向量搜索扩展安装配置指南 🚀
SQLite-Vec是一个轻量级、高性能的向量搜索SQLite扩展,支持在任何地方运行。这个开源项目让您能够在SQLite数据库中存储和查询浮点数、int8和二进制向量,实现高效的KNN(最近邻)搜索功能。
快速安装方法 ✨
Python环境安装
pip install sqlite-vec
Node.js环境安装
npm install sqlite-vec
Ruby环境安装
gem install sqlite-vec
Rust环境安装
cargo add sqlite-vec
预编译扩展安装 📦
从GitHub Releases下载预编译的加载扩展:
# 自动下载安装脚本
curl -L https://github.com/asg017/sqlite-vec/releases/download/latest/install.sh | sh
或者手动检查后安装:
curl -o install.sh -L https://github.com/asg017/sqlite-vec/releases/download/latest/install.sh
cat install.sh # 检查脚本内容
chmod +x install.sh
./install.sh
源码编译指南 🔧
SQLite-Vec采用纯C语言编写,无外部依赖,可以轻松编译到不同平台。
基本编译步骤
- 克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sq/sqlite-vec
cd sqlite-vec
- 使用Makefile编译:
make
自定义编译选项
项目包含sqlite-vec.c和sqlite-vec.h.tmpl两个核心文件,支持多种编译配置:
- 静态链接:将扩展静态链接到应用程序中
- 动态加载:编译为动态库(.so/.dylib/.dll)
- WASM支持:编译为WebAssembly在浏览器中运行
配置和使用示例 💡
加载扩展
.load ./vec0
创建向量表
create virtual table vec_examples using vec0(
sample_embedding float[8]
);
插入向量数据
insert into vec_examples(rowid, sample_embedding)
values
(1, '[-0.200, 0.250, 0.341, -0.211, 0.645, 0.935, -0.316, -0.924]'),
(2, '[0.443, -0.501, 0.355, -0.771, 0.707, -0.708, -0.185, 0.362]');
执行KNN查询
select rowid, distance
from vec_examples
where sample_embedding match '[0.890, 0.544, 0.825, 0.961, 0.358, 0.0196, 0.521, 0.175]'
order by distance
limit 2;
平台兼容性 🌍
SQLite-Vec支持以下平台:
- ✅ Linux系统(各种发行版)
- ✅ macOS系统
- ✅ Windows系统
- ✅ Web浏览器(通过WASM)
- ✅ Raspberry Pi等嵌入式设备
- ✅ 移动设备(Android/iOS)
故障排除 🔧
常见问题解决
- 扩展加载失败:检查文件路径和权限
- 编译错误:确保安装了必要的编译工具链
- 平台不兼容:下载对应平台的预编译版本
获取帮助
性能优化建议 ⚡
- 使用合适的向量维度大小
- 合理配置索引参数
- 批量插入数据提高效率
- 监控内存使用情况
通过本指南,您应该能够顺利完成SQLite-Vec的安装和配置,开始使用这个强大的向量搜索扩展来增强您的应用程序功能!🎉
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



