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zvec

zvec es un proyecto de RAG y conocimiento de código abierto de alibaba (alibaba/zvec en GitHub). Tiene 16.079 estrellas en GitHub y 1.008 bifurcaciones, se publica bajo la licencia Apache-2.0 y se actualizó por última vez en GitHub el 29 de septiembre de 2026.

Lightweight, lightning-fast in-process vector database from Alibaba that embeds in your app.

★ 16,1k estrellas⑂ 1,0k bifurcacionesApache-2.0actualizado sep 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Repositorio
alibaba/zvec
Estrellas en GitHub
16.079
Bifurcaciones
1.008
Licencia
Apache-2.0
Última actualización en GitHub
29 de septiembre de 2026
Tipo de ficha
Guía de instalación completa
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  1. Decide where search should live

    Choose zvec when you want vector search inside your process - no separate database server to deploy, configure or keep running.

  2. Install the SDK for your language

    Add the Python, Node.js, Go, Rust or Dart package to your project in one command.

  3. Define a collection and insert vectors

    Create a schema for your collection, insert documents with their embeddings, and let zvec build the index.

  4. Query with hybrid search

    Run vector similarity, full-text keyword or combined hybrid queries, and tune index and quantization options as data grows.

// características

Por qué gusta tanto

In-process embedding

Zvec runs inside your application with no server, no config and no fuss - install it and start searching in seconds.

Dense and sparse vectors

Supports dense and sparse embeddings, multi-vector queries, and a rich selection of vector index types that scale from memory to disk.

Full-text search

Native keyword-based full-text search lets you query string fields with natural-language or structured expressions.

Hybrid search

Combines vector similarity and full-text results in one system for retrieval that catches both meaning and exact terms.

Multiple language SDKs

Official packages for Python (pip), Node.js (npm), Go, Rust and Dart/Flutter, all backed by the same C++ core.

Quantization and disk indexes

Index options including IVF-RaBitQ and PQ-INT8 quantization, plus DiskANN support, keep large collections fast and compact.

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// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  1. Clone the repository

    Clone the zvec source if you want to build from source or explore the C++ core and examples.

    git clone https://github.com/alibaba/zvec.git
    cd zvec
  2. Install the Python SDK

    Most users simply install the prebuilt package - 64-bit Python 3.10 to 3.14 - rather than building from source.

    pip install zvec
  3. Run the one-minute example

    Create a collection, insert vectors and query them using the quickstart example from the README and docs.

    python -c "import zvec; print(zvec.__version__)"  # then follow the one-minute example - see README for the exact code
// casos de uso

Qué puedes crear

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// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Who maintains zvec?

Zvec is an Alibaba open-source project, battle-tested within Alibaba Group, with community contributors.

Is zvec free to use?

Yes. It is Apache-2.0 licensed, so you can use it in commercial products.

Does zvec need a paid API key?

No. It runs locally in your process; you only need your own embedding model or API to turn text into vectors.

How does zvec compare with FAISS or Milvus?

FAISS is a library for vector search only, and Milvus is a server database; zvec is an embeddable database that adds full-text and hybrid search, schemas and multiple language SDKs on top of fast vector indexes.

How do I get started?

Install it with pip install zvec (or the npm, Go, Rust or Dart package), then follow the one-minute example in the README to create a collection and query it.

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