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Search: #SQLite

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  1. SQLite Vector:把向量检索带进 SQLite 的跨平台扩展

    SQLite-Vector 是一个高性能、跨平台的 SQLite 扩展,让你在本地嵌入式数据库里直接做向量相似度检索,适合移动端/边缘侧的离线 AI 场景。

    核心亮点

    普通表就能用:不需要虚拟表,向量直接以 BLOB 存在常规表字段里
    低门槛接入:无需漫长的预建索引流程,上手即用
    性能优化:C 实现 + SIMD 加速,内置多种距离函数
    低内存占用:默认约 30MB 内存开销
    离线与隐私友好:数据留在本地,适合端侧语义搜索、推荐、图像检索等

    支持能力一览

    向量类型:Float32 / Float16 / BFloat16 / Int8 / UInt8 / 1Bit
    距离度量:L2、Squared L2、L1、Cosine、Dot、Hamming(1bit)
    量化与扫描:提供量化、预加载,以及 vector_quantize_scan 等查询接口(支持流式返回)

    安装与生态

    • 可从 GitHub Releases 下载各平台预编译二进制(Linux/macOS/Windows/Android/iOS)
    • 提供 WASM 版本(npm:@sqliteai/sqlite-wasm
    • 也有 Swift Package / Android 依赖 / Python 包 等接入方式

    使用与授权提醒

    项目采用 Elastic License 2.0:通常允许在非生产环境使用、修改与分发;生产或托管服务用途需商业授权(详见仓库 License 说明)。

    原链接:https://github.com/sqliteai/sqlite-vector
    #SQLite #向量检索 #EdgeAI #本地AI #数据库扩展 GitHub - sqliteai/sqlite-vector: SQLite-Vector is a cross-platform, ultra-efficient SQLite extension that brings vector search…
  2. AgentFS:为 AI Agent 设计的“可审计”文件系统

    AgentFS 是 Turso 团队开源的 面向 AI Agent 的文件系统:不仅能像传统文件系统一样读写文件/目录,还把 Agent 的状态与行为记录成可查询、可快照的结构化数据,便于调试与复盘。

    它解决什么问题?

    可审计:每一次文件操作、工具调用、状态变更都会写入同一个 SQLite 数据库,可直接用 SQL 追踪“发生了什么”。
    可复现:一个 .db 文件就是完整运行态,支持复制/快照/回滚,用来复现某次执行或做 what-if 实验。
    可迁移:所有内容都封装在单个 SQLite 文件里,易于移动、备份,甚至纳入版本管理。

    包含哪些组件?

    SDK:TypeScript / Python / Rust(程序化访问文件系统、KV、工具调用记录)。
    CLI:初始化与管理 AgentFS;在 Linux 用 FUSE、macOS 用 NFS 挂载到本机目录;也可在沙箱里把它挂载到 /agent
    规范:提供基于 SQLite 的 Agent 文件系统规格(SPEC)。

    使用提醒

    • 官方标注为 ALPHA 阶段:更适合开发、测试与实验环境,关键数据请谨慎上生产。

    原链接:https://github.com/tursodatabase/agentfs
    #AI代理 #文件系统 #SQLite #可审计 #开发工具 GitHub - tursodatabase/agentfs: The filesystem for agents.
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