项目简介

# 项目简介

🔥🔥🔥VectoRex (opens new window) VectoRex 是一个纯 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。

# 简介

VectoRex 是一款高性能、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 starter、solon-plugin,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。
SDK：: 提供 Java、Golang、Python 客户端 SDK，支持与 VectoRex 服务的交互，为开发者提供便捷的集成体验。

# 为什么选择 VectoRex？

# 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：
```
<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorex-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
```
vectorex-solon-plugin：作为 solon 插件，它提供了自动配置和便捷的 API，帮助开发者在 Solon 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：
```
<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorex-solon-plugin</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
```
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。
```
 docker run -d -p 8080:8382 --name vectorrex-server javpower/vectorex-server:v1.0.0
```
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：
```
<dependency>
    <groupId>io.github.javpower</groupId>
    <artifactId>vectorrex-client</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>
```
vectorex-client-go：作为 Go 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、查询数据等功能。通过 Go Modules 引入 VectoRex 客户端时，只需运行以下命令：
```
 go get github.com/javpower/VectoRex/vectorex-client-go
```

# 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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