Easy-vecDB
🧭 项目简介
EasyVecDB 是一个面向开发者与研究者的 向量数据库系统性学习项目。
项目内容覆盖从基础概念、算法原理到生产级应用部署的全流程，聚焦以下三个方向：
- 🧩 理论入门：理解向量数据库的原理、架构与索引机制
- ⚙️ 实战教程：掌握 Milvus / Faiss / Annoy 的使用与优化技巧
- 💡 项目案例：从零构建 RAG、嵌入检索、聚类可视化等完整项目
📖 内容导航
项目共分为 基础学习篇 与 实践篇 两个部分，对应导航栏配置如下：
| 章节 | 关键内容 | 状态 |
|---|---|---|
| 第一部分：基础学习篇（Base） | 向量数据库原理、嵌入与搜索基础 | |
| Chapter 1 项目介绍 | 项目目标、整体学习路径 | ✅ |
| Chapter 2 为什么需要向量数据库 | 检索瓶颈、相似度搜索原理 | ✅ |
| Chapter 3 向量嵌入算法基础 | Word2Vec、Transformer Embedding | ✅ |
| Chapter 4 向量搜索算法基础 | 暴力检索、向量相似度 | ✅ |
| Chapter 5 ANN 搜索算法 | IVF、PQ、HNSW、LSH、Annoy算法原理与代码实战 | ✅ |
| Chapter 6 实现你自己的向量数据库 | 向量数据库最小实现 | ✅ |
| 第二部分：Annoy 教程（Annoy） | 轻量级近似最近邻检索库 | |
| Chapter 1 Annoy入门与环境搭建 | 安装配置、基础概念 | ✅ |
| Chapter 2 Annoy核心API详解 | 索引构建、查询、参数调优 | ✅ |
| Chapter 3 Annoy进阶技巧与最佳实践 | 性能优化、工程实践 | ✅ |
| 第三部分：Faiss 教程（Faiss） | 高性能向量检索引擎实战 | |
| Chapter 1 FAISS 入门与环境搭建 | 安装配置、基础概念 | ✅ |
| Chapter 2 FAISS 核心索引实战 | Flat、IVF、PQ、HNSW 等索引 | ✅ |
| Chapter 3 FAISS 核心功能进阶 | 复合索引、GPU、批量检索 | ✅ |
| Chapter 4 FAISS 性能调优与评估 | Recall、延迟、内存调优 | ✅ |
| Chapter 5 FAISS 工程化落地实战 | 工程结构、服务化、实战案例 | ✅ |
| 第四部分：Milvus 教程（Milvus） | 分布式向量数据库与工程实践 | |
| Chapter 1 Milvus 向量数据库入门：认知与架构 | 架构设计、核心组件 | ✅ |
| Chapter 2 Milvus 核心概念：数据模型与索引体系 | Collection、Partition、Index | ✅ |
| Chapter 3 Milvus 基础操作：PyMilvus核心API实战 | Milvus数据写入、查询、索引管理 | ✅ |
| Chapter 4 Milvus的AI应用开发：基于BM25的混合搜索向量数据库开发实战 | RAG、混合向量检索应用 | ✅ |
| Chapter 5 Milvus的AI应用开发：图像检索应用实战 | 图像检索应用 | ✅ |
| Chapter 6 Milvus 选学部分 | Milvus底层架构详解、Milvus reranker、Milvus Lite部署与应用、MinerU部署教程 | ✅ |
| 第五部分：基于向量数据库的AI应用开发 | ||
| Project 1 基于Annoy的推荐系统召回 | Annoy + DSSM 推荐召回 | ✅ |
| Project 2 基于FAISS框架RAG实战项目 | RAG with FAISS | ✅ |
| Project 3 基于Milvus框架的Agent项目 | Agent with Milvus | ✅ |
| Project 4 基于Milvus和ArangoDB的RAG系统 | RAG with Milvus & ArangoDB | ✅ |
| 第六部分：补充内容 | 与向量数据库有关的内容 | |
| 向量基础知识 | 向量基础概念与数学原理 | ✅ |
| FusionANNS架构设计 | GPU加速检索系统架构 | ✅ |
| Meta-Chunking策略 | 智能文本切分算法 | ✅ |
| 检索理论极限 | 向量检索性能边界分析 | ✅ |
| RabitQ索引技术 | 高维向量量化方法 | ✅ |
| 聚类算法 | 聚类算法介绍 | ✅ |
⏳ 持续更新中...
📘 本项目旨在让你从 原理 → 实践 → 部署 全流程掌握向量数据库核心知识与实战能力。
🛠️ 项目目录结构说明
.
├── docs 向量数据库学习指南与项目文档
├── data 通用示例数据目录
├── src 项目相关代码
└── tmp 临时文件目录
📄 补充资源
- 📚 Datawhale社区介绍
- 🌐 在线文档站点
- 💻 项目源码
【相关竞赛】
🤝 参与贡献
- 如果你发现了一些问题，可以提Issue进行反馈，如果提完没有人回复你可以联系保姆团队的同学进行反馈跟进~
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核心贡献者
- 牧小熊-项目负责人(Datawhale成员)
- 刘晓-项目贡献者(Datawhale鲸英助教)
- 柯慕灵-项目贡献者(Datawhale成员)
- 赵鑫龙-项目贡献者(Datawhale精英助教)
- 陈辅元-项目贡献者(Datawhale成员)
特别感谢
- 感谢 @Sm1les 对本项目的帮助与支持
- 感谢所有为本项目做出贡献的开发者们 ❤️
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