Busca vetorial
HNSW em camadas para busca aproximada e modo exato. Parâmetros de construção e consulta configuráveis para o seu conjunto de dados.
LumenVecCommunity v0.3.0-rc.1 ↗
A sua busca.
A sua
infraestrutura.
Um banco vetorial em Go para quem quer integrar embeddings, consultar por similaridade e manter o controle dos dados e da operação.
Community está em release candidate. Valide a integração e a recuperação dos seus dados antes de promover um ambiente.
Uma consulta, por HTTPPOST
/vectors/search
{
"values": [0.12, 0.84, 0.31],
"k": 10
}Embedding→HNSW→Vizinhos
- Índice
- Hierarchical HNSW
- Alternativa
- Busca exata
- Persistência
- Snapshot + WAL
- Observabilidade
- Prometheus /metrics
Exemplo de requisição. Os valores devem ter a dimensão dos vetores indexados.
O motor
O necessário para integrar.
O controle para operar.
Dados persistidos
Snapshot e WAL, com opções de armazenamento de payload em disco. Durabilidade e recuperação devem ser validadas no seu ambiente.
Integração direta
Criação e consulta de vetores, operações em lote e paginação. Clientes Go, Python, JavaScript e Rust no repositório de SDKs.
Operação observável
Health, readiness e métricas Prometheus. API key e TLS configuráveis para compor os controles do seu deployment.
Distribuições
Escolha como operar.
Da execução self-hosted às opções comerciais. Consulte o estágio e o escopo de cada distribuição.
Community
Release candidateCódigo aberto sob licença MIT. Execução na sua infraestrutura. Release atual: v0.3.0-rc.1.
Baixar release ↗Business
Sob consultaDistribuição comercial para necessidades específicas de operação e integração. Escopo, suporte e condições definidos em conjunto.
Conversar sobre Business ↗Cloud
Em preparaçãoConsole de gerenciamento e ciclo de vida de clusters em desenvolvimento. O serviço gerenciado ainda não está aberto para contratação pública.
Consultar disponibilidade ↗Quickstart / Community
Do repositório
à primeira consulta.
Compile a partir do código com Go 1.26 ou superior, ou baixe o executável da release. Configure autenticação e TLS antes de expor o serviço.
Abrir guia completo ↗# Obter e iniciar o servidor
git clone https://github.com/brma-tech/lumenvec-community.git
cd lumenvec-community
go run ./cmd/server
# Em outro terminal
curl http://localhost:19190/healthHTTP :19190 · gRPC :19191 · Um transporte por processo
LumenRAG / v0.1.7
Dos documentos
às respostas com fontes.
Um Studio para ingestão, recuperação, chat e avaliação sobre LumenVec. A distribuição inclui o motor e a interface; o provedor de IA é configurado por você.
Conhecer o LumenRAG ↗Instalação com Python 3.11+
python -m pip install lumenrag==0.1.7
lumenrag startWheels para Windows, Linux e macOS. Configure as credenciais do provedor de IA para gerar embeddings e respostas.
PyPI ↗Antes de começar
Perguntas práticas.
O LumenVec gera embeddings?
Não. A aplicação ou o LumenRAG gera os embeddings com um modelo configurado e os envia ao banco. O LumenVec armazena e consulta esses vetores.
O grafo HNSW é um grafo de conhecimento?
Não. HNSW conecta vetores por proximidade para acelerar a busca aproximada. Relações entre entidades e recuperação GraphRAG são outra camada de aplicação.
Já posso contratar o Cloud?
O serviço gerenciado ainda está em preparação. Fale com a BRMA para discutir o seu cenário e consultar disponibilidade. Community já possui código e executáveis públicos.
Há números de performance garantidos?
Não. Volume, dimensão, hardware, concorrência e qualidade de recuperação alteram os resultados. Avalie QPS, p95, recall, memória e custo de construção com o seu workload.
Próxima conversa
Qual problema você
precisa resolver?
Conte o contexto, as restrições e o que precisa mudar. Começamos por aí.
contact@brma.com.br