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AsterVec 是一个面向本地 AI 的嵌入式向量数据库。它把 HNSW 索引存放在磁盘上，通过分离图结构和向量数据的存储布局，让搜索百万级向量只需要几百 MB 内存，同时支持高效的原地更新。适合本地 RAG 和 AI Agent memory 这类内存资源有限，数据持续增长的场景。 亮点 内存友好：百万向量检索的引擎内存约 0.3 GB 写入友好：底层是图结构化的 LSM-tree 存储，磁盘上图与向量分离存放。通过数据结构的优化支…
AsterVec 是一个面向本地 AI 的嵌入式向量数据库。它把 HNSW 索引存放在磁盘上，通过分离图结构和向量数据的存储布局，让搜索百万级向量只需要几百 MB 内存，同时支持高效的原地更新。适合本地 RAG 和 AI Agent memory 这类内存资源有限，数据持续增长的场景。 亮点 内存友好：百万向量检索的引擎内存约 0.3 GB 写入友好：底层是图结构化的 LSM-tree 存储，磁盘上图与向量分离存放。通过数据结构的优化支持高效更新，更新实时持久化生效，索引保持在线 和同类嵌入式引擎对比：10 万向量规模下查询比 Chroma 快 2.4 倍,写入快 7 倍，内存占用不到一半，精度基本持平 嵌入式：以库的形式运行在应用进程内，基于 C++ 内核并提供 Python 接口，pip install aster-vec 即可使用。附带一个可选的 HTTP server
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