// rag · alibaba/zvec

zvec

zvec — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от alibaba (alibaba/zvec на GitHub). У него 16 079 звёзд на GitHub и 1 008 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 29 сентября 2026.

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

★ 16,1 тыс. звёзд⑂ 1,0 тыс. форковApache-2.0обновлено сент. 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
alibaba/zvec
Звёзды GitHub
16 079
Форки
1 008
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
29 сентября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

turbovec

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

★ 17,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

fastembed

Fast, lightweight Python embeddings from Qdrant — dense, sparse, ColBERT, image and rerankers.

★ 3,2 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

qdrant-loader

Free rag & knowledge tool that enterprise-ready vector database toolkit for building s.

★ 55 звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

helix-db

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

★ 6,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

deeplake

Deep Lake — a multimodal datalake and vector store for AI, with version control and training streaming.

★ 9,2 тыс. звёздApache-2.0
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 zvec 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 zvec — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить zvec

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