// rag · HelixDB/helix-db

helix-db

helix-db est un projet de RAG et connaissances open source, créé par HelixDB (HelixDB/helix-db sur GitHub). Il compte 6 117 étoiles sur GitHub et 375 forks, il est publié sous la licence Apache-2.0 et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 8 octobre 2026.

An OLTP graph database with native vector and full-text search, built in Rust on object storage.

★ 6,1 k étoiles⑂ 375 forksApache-2.0mis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet

Détails du projet

Étoiles GitHub
6 117
Forks
375
Licence
Apache-2.0
Dernière mise à jour sur GitHub
8 octobre 2026
Type de fiche
Guide d'installation complet
Site officiel
Official site
// fonctionnement

Comment ça marche

  1. Clarify your data model

    Sketch the entities and relationships you need, and note where vector similarity or keyword search must combine with graph traversal.

  2. Install the CLI

    Install the helix CLI with the official install script.

  3. Initialize a project

    Run helix init to scaffold helix.toml and an example query, and configure whether local data stays in memory or persists to disk.

  4. Start and query

    Start the local dev instance and run your first query from the CLI or your app's SDK.

// fonctionnalités

Pourquoi on l'adore

Graph, vector and full-text in one engine

Model a labeled property graph, run approximate nearest-neighbor vector search prefiltered by graph traversal, and BM25 keyword search over node and edge properties.

Transactional OLTP design

Built for transactional workloads with ACID guarantees; on Helix Cloud a single writer commits every transaction and readers auto-scale.

Object-storage foundation

Durable data lives on object storage rather than a single local disk, separating storage from compute.

Cypher-style querying

Query the graph with a Cypher-inspired language from Rust, TypeScript, Go or Python SDKs.

Local dev and embedded modes

helix start dev serves a local instance on http://localhost:6969, and an embedded mode runs HelixDB inside your own process without a server.

Agent-friendly setup

The README includes a path for letting an AI agent scaffold and build your Helix app for you (helix chef).

Advertisement
// lancez-le

Lancez-le vous-même

  1. Clone the repository

    Clone HelixDB if you want the source; most users install the CLI in the next step.

    git clone https://github.com/HelixDB/helix-db.git
    cd helix-db
  2. Install the CLI

    Install the helix command-line tool on macOS or Linux.

    curl -sSL "https://install.helix-db.com" | bash
  3. Init, start and query

    Create a project, start the local instance, and run the generated example query.

    mkdir my-helix-app && cd my-helix-app
    helix init local
    helix start dev
    helix query dev --file examples/request.json
// cas d'usage

Ce que vous pouvez créer

Advertisement
// faq

Questions fréquentes

Who maintains HelixDB?

HelixDB is maintained by the HelixDB team, with docs at docs.helix-db.com and a managed Helix Cloud offering.

Is HelixDB free?

The database is open source under Apache-2.0 and free to self-host; Helix Cloud is the paid managed deployment.

Does it need a paid API key?

No key is needed for local development. You only need an account if you choose Helix Cloud or call external embedding models.

How does it compare to Neo4j plus a separate vector database?

Neo4j is a mature graph database and you typically add a separate vector store; HelixDB combines graph, vector and full-text search in one Rust engine designed for AI workloads.

How do I get started?

Install the CLI, run helix init local, helix start dev, and execute the example query.

// continuez l'exploration

Outils similaires

RAG et connaissances

infinity

AI-native database for hybrid search across dense, sparse, and tensor vectors plus full text

★ 4,7 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
RAG et connaissances

seekdb

seekdb — the AI-native search database unifying vector, text and structured data for agents.

★ 3,1 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
RAG et connaissances

autoflow

Graph RAG conversational knowledge base built on TiDB Serverless vector storage

★ 3,0 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
RAG et connaissances

infigraph

AST-powered code intelligence engine — graph database plus hybrid semantic search across 62 languages, zero LLM dependency.

★ 91 étoilesNOASSERTION
Voir le guide →
RAG et connaissances

vespa

Vespa — the AI search platform: vector, text and tensor search at production scale.

★ 7,1 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →
RAG et connaissances

turbovec

A blazing-fast vector index in Rust, built on TurboQuant - with Python bindings

★ 17,4 k étoilesMIT
Voir le guide →
// alternatives

Alternatives en RAG et connaissances

Les autres projets de la catégorie RAG et connaissances avec le plus d'étoiles du catalogue LibreAI — la sélection réaliste d'alternatives si helix-db ne vous convient pas.

// plus en rag

Plus en RAG et connaissances

Projets de la catégorie RAG et connaissances proches dans le catalogue, les plus proches en étoiles de helix-db — continuez à explorer de part et d'autre.

Obtenir helix-db

Gratuit et ouvert : récupérez le code source, mettez une étoile au dépôt et commencez à créer.