// rag · HelixDB/helix-db

helix-db

helix-db — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от HelixDB (HelixDB/helix-db на GitHub). У него 6 117 звёзд на GitHub и 375 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

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

★ 6,1 тыс. звёзд⑂ 375 форковApache-2.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
HelixDB/helix-db
Звёзды GitHub
6 117
Форки
375
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

infinity

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

★ 4,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

seekdb

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

★ 3,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

autoflow

Graph RAG conversational knowledge base built on TiDB Serverless vector storage

★ 3,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

infigraph

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

★ 91 звездаNOASSERTION
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

vespa

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

★ 7,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

turbovec

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

★ 17,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если helix-db вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к helix-db — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить helix-db

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.