sqlite-vec
SQLite 的轻量级向量扩展，通过虚拟表机制为 SQLite 添加向量存储与相似度搜索能力，定位为简单易用的快速上手方案
时间轴 (近 90 天)
sqlite-vec 可以作为本地向量数据库存储嵌入，完全避免外部调用。
sqlite-vec 使用虚拟表（virtual table）存储向量，通过 CREATE VIRTUAL TABLE ... USING vec0 语法创建
在 sqlite-vec 中，用 + 前缀定义的辅助列（auxiliary）不能用于过滤或搜索，否则会报 illegal WHERE constraint on an auxiliary column 错误；不加前缀的元数据列可用于 WHERE 过滤
基准测试中，5 万向量规模下 sqlite-vec 约 84ms/查询、sqlite-vector 约 78ms/查询；15 万向量时分别为 241ms 与 231ms，总体上 sqlite-vector 查询更快
内存效率测试中，5 万向量时 sqlite-vec 以全量向量搜索约需 150MB，sqlite-vector 使用量化（turbo4）仅约 19.8MB
sqlite-vec 用虚拟表存储向量，而 sqlite-vector 用普通表将向量作为 BLOB 存储
sqlite-vss（基于Faiss的SQLite向量搜索扩展）和sqlite-vec等项目正在为SQLite补齐向量检索能力
全部知识事实 (7)
sqlite-vss（基于Faiss的SQLite向量搜索扩展）和sqlite-vec等项目正在为SQLite补齐向量检索能力
60%待验证sqlite-vec 可以作为本地向量数据库存储嵌入，完全避免外部调用。
50%待验证在 sqlite-vec 中，用 + 前缀定义的辅助列（auxiliary）不能用于过滤或搜索，否则会报 illegal WHERE constraint on an auxiliary column 错误；不加前缀的元数据列可用于 WHERE 过滤
50%待验证基准测试中，5 万向量规模下 sqlite-vec 约 84ms/查询、sqlite-vector 约 78ms/查询；15 万向量时分别为 241ms 与 231ms，总体上 sqlite-vector 查询更快
50%待验证内存效率测试中，5 万向量时 sqlite-vec 以全量向量搜索约需 150MB，sqlite-vector 使用量化（turbo4）仅约 19.8MB
50%待验证sqlite-vec 用虚拟表存储向量，而 sqlite-vector 用普通表将向量作为 BLOB 存储
50%待验证sqlite-vec 使用虚拟表（virtual table）存储向量，通过 CREATE VIRTUAL TABLE ... USING vec0 语法创建
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