SQL и расширенияАктивный / статус сверять по официальному источникуПроверено 05.08.2026

sqlite-vec: обзор для vector search

добавление similarity search в существующую SQL-платформу

sqlite-vec для векторного поиска
Официальный сайт ↗MIT / Apache 2.0 · self-hosted / managed cloud / library — зависит от продукта

Роль в поисковой архитектуре

добавление similarity search в существующую SQL-платформу

Сильные стороны

транзакции, JOIN, знакомая эксплуатация и единый слой данных

КатегорияSQL и расширения
ТипSQLite vector extension
Вендор / сообществоsqlite-vec community
ЛицензияMIT / Apache 2.0
Развёртываниеself-hosted / managed cloud / library — зависит от продукта
НадёжностьНадёжность оценивается на concurrent search и ingestion, фильтрах, отказах узлов, reindex, backup/restore и consistency обновлений.
ЭксплуатацияДля production нужны golden set, метрики latency и recall, контроль версии embeddings, capacity plan, алерты, резервирование и проверенная миграция.

Типовые сценарии

добавление similarity search в существующую SQL-платформу; sql и расширения; задачи SQLite vector extension, semantic search, similarity matching и retrieval.

Ограничения

на больших специализированных нагрузках потребуется отдельный benchmark

Проверка перед production

  1. Сверьте текущую лицензию, API и ограничения версии.
  2. Соберите domain golden set и exact ground truth.
  3. Проверьте search, filters, concurrent upsert, update и delete.
  4. Измерьте Recall@K, nDCG, P95/P99, QPS, RAM и disk.
  5. Разыграйте reindex, backup/restore, migration и rollback.

Официальный источник: github.com ↗

Оценки читателей

Отзывы и практический опыт

Пока нет опубликованных отзывов. Можно первым рассказать, насколько материал помог в проекте.