首页/AI/RAG 与向量库速查/嵌入式向量库(LanceDB / SQLite 系)
本包目录(229 条)
架构与流程30 条解析与切分33 条Embedding 与检索50 条
向量数据库49 条
重排与生成32 条评估与优化35 条

嵌入式向量库(LanceDB / SQLite 系)

嵌入式选项把向量检索做进本地文件或轻量进程:LanceDB 基于列式格式与向量索引,适合数据分析与边缘场景;SQLite 生态也有向量扩展可查。它们适合单机、原型与批量任务,服务化能力有限。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

LanceDB 使用示意

LanceDB 使用示意
import lancedb

db = lancedb.connect("./lance_db")
tbl = db.create_table("kb", data=[
    {"id": "c1", "vector": [0.1] * 384, "text": "片段一"},
])
res = tbl.search([0.1] * 384).limit(5).to_list()
print(res)
嵌入式方案省去服务运维,但并发写入、强过滤与横向扩展需要自建;规模上去后迁服务化更稳妥。

易错点

  • 嵌入式库被多进程并发写入时文件锁冲突,线上服务不宜直接共用
  • 把嵌入式方案直接扩成生产多租户服务,缺失的隔离与限流要自己补

数据来源与参考

  • LanceDB 官方文档(Quickstart)
  • sqlite-vec 项目文档(github.com/asg017/sqlite-vec)
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