一个高性能、可扩展的纯 Java 实现的向量搜索引擎，专为现代 AI 和大数据应用设计

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一个高性能、可扩展的纯 Java 实现的向量搜索引擎，专为现代 AI 和大数据应用设计
一个 纯 Java 实现 的高性能、可扩展的向量搜索引擎，专为现代 AI 和大数据应用设计。它结合了高效的向量索引（HNSW）和强大的标量索引（倒排索引、范围索引），支持复杂的混合查询（向量 + 标量），适用于推荐系统、图像搜索、自然语言处理等场景。
一款高性能、可扩展的向量搜索引擎，专为现代 AI 和大数据应用设计。它具备轻量级、可嵌入和独立部署使用等优势，能够轻松应对推荐系统、图像搜索、自然语言处理等复杂场景，为开发者提供强大而灵活的搜索解决方案。
核心优势

• 轻量级：无需依赖复杂的外部库，核心功能全部由 Java 实现，易于集成和部署，跨平台兼容，真正实现“一次编写，到处运行”。
• 可嵌入：提供简洁的 API 设计，引包即用，可快速集成到现有系统，无缝融入各类应用架构。
• 独立部署：支持独立部署的检索服务，具备完整的功能体系，可通过 RESTful API 接口方便地与客户端进行交互，满足不同场景下的使用需求。
  

技术特点

• 高性能搜索：基于先进的 HNSW 算法，支持大规模向量的快速搜索，为用户提供高效的近似最近邻搜索（ANN）体验。
• 混合查询：巧妙融合向量搜索与标量过滤，支持复杂的查询场景，如查找与某张图片最相似的图片且图片标签为“风景”，或查找与某段文本最相似的文档且发布时间在最近一周内。
• 持久化存储：内置高效的数据存储机制，确保大规模数据集的存储安全与快速恢复，保障数据的完整性和可靠性。
• 灵活的索引管理：涵盖标量索引（倒排索引、范围索引）和向量索引，支持动态添加、删除和更新向量数据，满足多样化的索引需求。
  

使用便捷性

• vectorex-starter：作为 Spring Boot Starter，它提供了自动配置和便捷的 API，帮助开发者在 Spring Boot 应用中轻松集成 VectoRex 功能。通过 Maven 引入 VectoRex 时，只需添加以下依赖：
  
  1. <dependency>
     
  2.     <groupId>io.github.javpower</groupId>
     
  3.     <artifactId>vectorex-starter</artifactId>
     
  4.     <version>1.0.0</version>
     
  5. </dependency>

  复制代码
  
  
• vectorex-server：作为一个独立部署的检索服务，具备创建集合、添加数据、查询数据等完整功能，为用户提供灵活的部署选项。
• vectorex-client：作为 Java 客户端 SDK，提供了与 VectoRex 服务交互的丰富接口，包括创建集合、添加数据、查询数据等，助力开发者便捷地在应用中集成 VectoRex 服务。通过 Maven 引入 VectoRex 客户端时，只需添加以下依赖：
  
  1. <dependency>
     
  2.     <groupId>io.github.javpower</groupId>
     
  3.     <artifactId>vectorrex-client</artifactId>
     
  4.     <version>1.0.0</version>
     
  5. </dependency>

  复制代码
  
  

应用场景

• 推荐系统：精准定位与用户兴趣高度匹配的内容，提升推荐效果和用户体验。
• 图像搜索：基于图像特征的相似性搜索，快速找到与目标图像相似的图片资源。
• 自然语言处理：实现语义搜索和文本相似度计算，助力自然语言处理相关应用的高效运行。
• 生物信息学：应用于基因序列比对和蛋白质结构搜索，为生物信息学研究提供有力支持。
  

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