HelixDB

Build 10x faster with the first fully native Graph-Vector Database combining the power of graph and vector types natively in Rust to build RAG and AI applications easily.

HelixDB 是一款基于 Rust 构建的开源图向量数据库，专为 RAG（检索增强生成）和 AI 应用设计。它原生整合了图和向量数据类型，无需牺牲性能。HelixDB 的初始目标是为 RAG 提供支持，其基准测试显示，在向量查询方面与 Pinecone 和 Qdrant 相当，而在图查询方面比 Neo4j 快三个数量级。这种混合设计使得开发者无需同时使用两个不同的数据库（向量数据库和图数据库），从而避免了数据同步和查询跨系统的复杂性。

HelixDB 还引入了 HelixQL 查询语言，该语言结合了 Gremlin、Cypher 和 SQL 的特点，支持类型检查和JSON返回，使得开发更加高效。目前，HelixDB已在代码库索引、分子发现和企业知识管理等场景中展现出强大的潜力。

主要特点

• 🔗 统一的图向量模型：在一个数据库中管理复杂的关系（图）和语义相似性数据（向量）。这消除了同步或集成单独的专用数据库的需要，从而简化了您的技术栈。
• 🚀 高性能：实现毫秒级的查询延迟。 HelixDB 使用 Rust 构建，以提高速度，并将您的查询直接编译为优化的 API 端点，从而最大限度地减少运行时开销。它基于 LMDB 的基础确保了高效的数据持久性。
• 💻 以开发者为中心的体验：使用 HelixQL 与 HelixDB 交互，HelixQL 是一种直观的查询语言，专为清晰性而设计（通常需要比 Cypher 或 Gremlin 少得多的代码）。受益于编译时类型检查和 IDE 支持。使用简单的 Helix CLI (helix install, helix init, helix check, helix deploy) 轻松进行本地设置、开发和部署。
• 🧠 原生向量支持：无缝地存储、索引和查询向量嵌入以及您的图数据。执行组合操作，例如通过向量相似性搜索过滤或增强的图遍历，非常适合高级 AI 任务。
• 🔒 可靠且灵活：通过符合 ACID 标准确保数据完整性。选择在您自己的基础设施（适用于 Unix）上部署开源版本，或者使用完全托管的云服务来简化运营和扩展。

使用案例

• 构建高级 RAG 系统：超越标准的向量检索。借助 HelixDB，您可以使用向量查询语义相关的信息，同时遍历图以了解该信息的上下文、连接和来源，从而获得更准确、更深刻的 AI 响应。
• 为 AI 代码助手提供支持：索引您的整个代码库，不仅捕获代码片段的语义含义（向量），还捕获它们的关系，例如文件结构、依赖关系和调用图。这使 AI 代理能够检索高度相关的代码示例和文档，并具有完整的上下文理解。
• 创建智能知识库：将技术文档、产品目录或研究数据构建为图，以表示连接和层次结构。使用表示其内容的向量嵌入来丰富节点。这实现了强大的语义搜索功能，可以同时理解用户意图并导航复杂关系（ 例如，” 查找与 X 相似且是项目 Y 的依赖项的文档 ” ）。

HelixDB 解决了管理现代应用程序的图数据和向量数据所固有的复杂性。通过提供一个统一的、高性能的数据库，并充分考虑开发人员的体验，它可以使您更快地构建复杂的 AI 功能和数据密集型应用程序。其 Rust 基础确保了速度和可靠性，而直观的 HelixQL 和支持工具简化了开发过程。无论您是构建下一代 RAG 系统、AI 编码工具还是复杂的知识图，HelixDB 都能提供强大而高效的数据基础。