asg017/sqlite-vec
asg017/sqlite-vec has 8,260 GitHub stars and 364 forks. GitHot measured +6 stars in 24 hours and +25 in 7 days. Last checked 2026-11-11 15:02 UTC. Last push 2026-05-18.
Comment ces chiffres sont mesurés
A vector search SQLite extension that runs anywhere!
Progression mesurée des étoiles
- in 24h
- +6
- in 7 days
- +25
- in 15 days
- Historique en cours
- in 1 month
- Historique en cours
Variations nettes sur des périodes qui se chevauchent, pas des totaux quotidiens. Les mesures absentes restent vides. Les étoiles indiquent l’intérêt, pas la qualité.
README.md
Originalsqlite-vec
An extremely small, "fast enough" vector search SQLite extension that runs
anywhere! A successor to sqlite-vss
[!IMPORTANT]
sqlite-vecis a pre-v1, so expect breaking changes!
- Store and query float, int8, and binary vectors in
vec0virtual tables - Written in pure C, no dependencies, runs anywhere SQLite runs (Linux/MacOS/Windows, in the browser with WASM, Raspberry Pis, etc.)
- Store non-vector data in metadata, auxiliary, or partition key columns
sqlite-vec is a
Mozilla Builders project,
with additional sponsorship from
Fly.io ,
Turso,
SQLite Cloud, and
Shinkai.
See the Sponsors section for more details.
Installing
See Installing sqlite-vec
for more details.
| Language | Install | More Info | |
|---|---|---|---|
| Python | pip install sqlite-vec |
sqlite-vec with Python |
|
| Node.js | npm install sqlite-vec |
sqlite-vec with Node.js |
|
| Ruby | gem install sqlite-vec |
sqlite-vec with Ruby |
|
| Go | go get -u github.com/asg017/sqlite-vec/bindings/go |
sqlite-vec with Go |
|
| Rust | cargo add sqlite-vec |
sqlite-vec with Rust |
|
| Datasette | datasette install datasette-sqlite-vec |
sqlite-vec with Datasette |
|
| rqlite | rqlited -extensions-path=sqlite-vec.tar.gz |
sqlite-vec with rqlite |
|
sqlite-utils |
sqlite-utils install sqlite-utils-sqlite-vec |
sqlite-vec with sqlite-utils |
|
| Github Release |
Sample usage
.load ./vec0
create virtual table vec_examples using vec0(
sample_embedding float[8]
);
-- vectors can be provided as JSON or in a compact binary format
insert into vec_examples(rowid, sample_embedding)
values
(1, '[-0.200, 0.250, 0.341, -0.211, 0.645, 0.935, -0.316, -0.924]'),
(2, '[0.443, -0.501, 0.355, -0.771, 0.707, -0.708, -0.185, 0.362]'),
(3, '[0.716, -0.927, 0.134, 0.052, -0.669, 0.793, -0.634, -0.162]'),
(4, '[-0.710, 0.330, 0.656, 0.041, -0.990, 0.726, 0.385, -0.958]');
-- KNN style query
select
rowid,
distance
from vec_examples
where sample_embedding match '[0.890, 0.544, 0.825, 0.961, 0.358, 0.0196, 0.521, 0.175]'
order by distance
limit 2;
/*
┌───────┬──────────────────┐
│ rowid │ distance │
├───────┼──────────────────┤
│ 2 │ 2.38687372207642 │
│ 1 │ 2.38978505134583 │
└───────┴──────────────────┘
*/
Sponsors
Development of sqlite-vec is supported by multiple generous sponsors! Mozilla
is the main sponsor through the new Builders project.
sqlite-vec is also sponsored by the following companies:
As well as multiple individual supporters on Github sponsors!
If your company interested in sponsoring sqlite-vec development, send me an
email to get more info: https://alexgarcia.xyz
See Also
sqlite-ecosystem, Maybe more 3rd party SQLite extensions I've developedsqlite-rembed, Generate text embeddings from remote APIs like OpenAI/Nomic/Ollama, meant for testing and SQL scriptssqlite-lembed, Generate text embeddings locally from embedding models in the.ggufformat
Explorer des projets similaires
Asabeneh/30-Days-Of-Python
Le défi de programmation 30 Days of Python est un guide pas à pas pour apprendre le langage de programmation Python en 30 jours. Ce défi peut prendre plus de 100 jours. Avancez à votre rythme. Ces vidéos peuvent aussi vous aider : https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw
78,560 étoilesgrafana/grafana
Plateforme ouverte et composable d’observabilité et de visualisation de données. Visualise les métriques, les journaux et les traces issus de plusieurs sources, comme Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres et bien d’autres.
77,830 étoilesredis/redis
Pour les développeurs qui créent des applications en temps réel pilotées par les données, Redis est le cache, le serveur de structures de données et le moteur de requêtes documentaires et vectorielles préféré, le plus rapide et le plus riche en fonctionnalités.
77,395 étoilesapache/superset
Apache Superset est une plateforme de visualisation et d'exploration de données.
75,473 étoiles