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Base de datos vectorial rápida en la aplicación

Desarrollado por Alibaba, zvec es una solución de base de datos vectorial en proceso liviana y de alta velocidad escrita en C++. Su objetivo es aumentar el rendimiento del sistema al permitir que las aplicaciones procesen datos vectoriales directamente en la memoria.

Actualizaciones

  • 21 de octubre de 2026: Estrellas 15,504 → 16,129, última versión v0.8.0 (21 de octubre de 2026).
  • 24 de agosto de 2026: Estrellas 15,356 → 15,504, última versión v0.7.0 (24 de agosto de 2026).
  • 2 de agosto de 2026: Estrellas 10,691 → 15,356, última versión v0.6.0 (20 de julio de 2026).

Qué aporta

  • Arquitectura operativa local que no requiere servidor
  • Velocidad de búsqueda de milisegundos en miles de millones de vectores
  • Soporte de búsqueda vectorial, de texto e híbrida

Instalación

Instalación para Python
pip install zvec
Instalación para Node.js
npm install @zvec/zvec

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Necesito crear una colección usando la biblioteca Zvec. ¿Puedes crear un código de muestra en Python que me permita definir un esquema, agregar datos vectoriales apropiados a ese esquema y luego buscar con una consulta vectorial específica? Utilice una estructura que especifique la ruta del archivo para que los datos sean persistentes.

Repositorio: https://github.com/alibaba/zvec. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Para quién esEs adecuado para desarrolladores que desean agregar una capacidad de búsqueda vectorial nativa de alto rendimiento a sus aplicaciones sin instalar un servidor externo.
LicenciaApache-2.0

Enlaces

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