Прокачать SQLite и сократить векторы в видеоформате — открытые инструменты для работы с эмбеддингами

Значимый прорыв формирует отрасль ИИ: beeline_cloud 46 минут назад Прокачать SQLite и сократить векторы в видеоформате — открытые инструменты для работы с эмбеддингами Простой 6 мин 1. 4K Блог компании Beeline Cloud Учебный процесс в IT Машинное обучение * Open source * Искусственный интеллект Обзор Мы в Beeline Cloud подготовили новую подборку по теме векторных СУБД, в которой собрали примечательные инструменты по теме: например, решение, позволяющее хранить эмбеддинги в «видеоформате», а также расширение для SQLite, добавляющее поиск по векторам. Изображение: Possessed Photography (Unsplash License)Привет от китайской корпорацииZvec — это легковесная СУБД на основе открытой векторной поисковой системы Proxima, представленная специалистами из open source-подразделения Alibaba.

Ее первая версия была выложена в открытый доступ в 2025 году под лицензией Apache 2. 0, и с тех пор проект набрал больше 9 тыс. Среди преимуществ Zvec авторы выделяют высокую скорость поиска.

Технические детали

Они провели серию тестов на бенчмарке VectorDBBench, предназначенном для оценки векторных СУБД на реальных сводах данных. Zvec оказалась на первом месте по максимальному количеству запросов, обрабатываемых за секунду (на наборе из десяти миллионов 768-мерных векторов). Для сравнения, второе место заняла платформа Zilliz Cloud с показателем в 3,9 тыс.

запросов, а третье — OpenSearch с результатом 1,6 тыс. К слову, производительность Zvec подтверждают тесты. В начале года проект привлек внимание резидентов Hacker News; тематический тред на площадке набрал две сотни плюсов и десятки комментариев.

Один из участников обсуждения протестировал СУБД, сравнив Zvec с LanceDB и Qdrant при работе с датасетом из трех коллекций (по 10 тыс. Проект Alibaba показал самую высокую скорость обработки данных — 0,8 мс. Для сравнения, у LanceDB эта цифра составила 5,9 мс, а у Qdrant — 21,1 мс.

Отраслевые последствия

Впрочем, как отмечает автор теста, успех Zvec во многом был обусловлен локальным высокопроизводительным диском. Еще одним преимуществом Zvec для локальной работы является простота развертывания. Python и ничего лишнегоВекторную СУБД Valori представил индийский инженер в 2025 году.

Она полностью написана на Python и поддерживает семантический поиск. История рождения проекта довольно банальна: автор работал над инструментом для генерации документации docgen. dev и ему потребовалось реализовать функцию поиска по базе знаний.

Он перебрал несколько готовых решений, но по разным причинам они ему не подошли, — требовали Docker или большое количество зависимостей. Так что он написал под свои нужды Valori. Решение избавляет от необходимости работать со сторонними API и готовить YAML-конфигурации.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.