SQLite-VSS 项目推荐

SQLite-VSS 项目推荐

sqlite-vss A SQLite extension for efficient vector search, based on Faiss! sqlite-vss 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlite-vss

1. 项目基础介绍和主要编程语言

SQLite-VSS 是一个基于 SQLite 的扩展项目,旨在为 SQLite 数据库添加高效的向量搜索功能。该项目的主要编程语言是 C++,因为它依赖于 Faiss 库,这是一个由 Facebook AI Research 开发的用于高效相似性搜索和聚类的库。

2. 项目的核心功能

SQLite-VSS 的核心功能包括:

  • 向量搜索:通过 Faiss 库,SQLite-VSS 能够在 SQLite 数据库中高效地进行向量搜索,支持构建语义搜索引擎、推荐系统和问答工具。
  • 虚拟表支持:类似于 SQLite 的 fts5 全文搜索扩展,SQLite-VSS 提供了 vss0 模块,用于创建虚拟表来存储和查询向量数据。
  • 自定义索引:用户可以通过自定义 Faiss 工厂字符串来控制索引的存储和查询方式,从而优化大规模数据库的查询性能。
  • 多语言支持:SQLite-VSS 不仅支持原生的 SQLite 命令行工具,还通过各种语言的绑定(如 Python、Node.js、Deno、Ruby、Elixir、Go 和 Rust)提供了跨平台的支持。

3. 项目最近更新的功能

SQLite-VSS 最近的更新包括:

  • 预编译二进制文件:增加了对 Linux x86_64 和 MacOS x86_64(MacOS Big Sur 11 或更高版本)的预编译二进制文件支持,方便用户快速安装和使用。
  • 多语言绑定:扩展了对更多编程语言的支持,包括 Python、Node.js、Deno、Ruby、Elixir、Go 和 Rust,使得开发者可以在不同的环境中轻松集成 SQLite-VSS。
  • 性能优化:通过引入 Faiss 的 IVF 索引(倒排文件索引),大幅提升了大规模数据库的查询速度。
  • 文档更新:增加了详细的安装指南和 API 参考文档,帮助用户更好地理解和使用 SQLite-VSS。

通过这些更新,SQLite-VSS 不仅提升了自身的功能和性能,还增强了其在不同开发环境中的可用性和易用性。

sqlite-vss A SQLite extension for efficient vector search, based on Faiss! sqlite-vss 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sqlite-vss

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 如何在 SQLite 中存储和操作特征向量 #### 存储特征向量 为了有效地处理特征向量,在 SQLite 数据库中可以利用特定的数据类型以及扩展功能。SQLite 支持多种数据类型,对于浮点数构成的特征向量而言,通常会将其序列化成二进制格式并存入 BLOB 类型字段内[^1]。 然而更推荐的做法是借助专门设计用于支持高效矢量检索的插件或模块,比如 `sqlite-vss` 扩展,它允许创建包含预定义维度大小的向量列,并提供了优化后的相似度查询接口[^2]。 ```sql CREATE VIRTUAL TABLE images USING vss0(content, (vector HNSW(128))); INSERT INTO images(vector) VALUES(x'...'); /* 插入已编码为十六进制字符串形式的实际向量 */ ``` 上述 SQL 片段展示了如何通过虚拟表机制建立一个名为 "images" 的表格,其中第二列表示采用 Hierarchical Navigable Small World Graphs(HNSW)算法构建索引结构以加速近似最近邻搜索过程中的 128 维向量集合;而插入语句则示范了怎样把经过适当转换后的特征向量加入到该表里去。 #### 查询最接近给定向量的结果集 当涉及到基于内容的推荐系统或其他依赖于计算两个对象间距离的应用场景时,能够快速定位出那些与目标样本最为相近的一组记录就显得尤为重要了。此时就可以充分利用前述提到过的高级特性: ```sql SELECT id FROM images ORDER BY vector <-> x'...' LIMIT 10; ``` 这里运用到了 `<->` 运算符来进行两者的余弦夹角差异比较运算(即所谓的“角度差”),从而返回排序靠前的一部分条目作为最终输出结果。
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