VectLiteOpen source
Une base vectorielle embarquée, dans un seul fichier.
Base de données vectorielle single-file écrite en Rust. Recherche hybride dense et sparse, indexation HNSW, filtres façon MongoDB, transactions et persistance crash-safe. Le tout dans un fichier .vdb portable : aucun serveur, aucun Docker, aucun appel réseau.
Ce que contient l'édition
La recherche vectorielle, sans serveur.
Recherche hybride
Vecteurs denses avec HNSW et index BM25 pour les mots-clés, fusionnés par combinaison linéaire ou RRF.
Stockage single-file
Tout dans un fichier .vdb portable. WAL crash-safe, verrouillage de fichier, snapshots et backup.
Filtres metadata riches
Opérateurs façon MongoDB ($eq, $gt, $in, $contains, $exists) avec accès aux champs imbriqués.
Multi-langage
Cœur Rust natif avec bindings Python (PyO3) et Node.js (napi-rs). Une seule installation.
Pourquoi VectLite ?
Les bases vectorielles modernes sont conçues comme des serveurs distribués : Pinecone, Weaviate, Qdrant. C'est la bonne réponse à grande échelle, mais une surcouche inutile pour une application locale, une démo, un outil edge ou un agent qui tourne sur le poste de l'utilisateur.
VectLite reprend le modèle de SQLite et l'applique aux vecteurs : une bibliothèque, un fichier, zéro serveur. Écrit en Rust pour la performance et la sûreté, avec recherche hybride, transactions ACID, persistance crash-safe et bindings Python et Node.js. La base vectorielle qui tient dans votre application.
En bref
Qu'est-ce que VectLite ?
VectLite est une base de données vectorielle embarquée, single-file, écrite en Rust. Elle s'exécute directement dans une application Python ou Node.js, sans serveur ni Docker. Elle combine recherche dense HNSW et recherche sparse BM25, des filtres façon MongoDB, des transactions ACID et une persistance crash-safe, le tout dans un fichier .vdb portable. Sous licence MIT.
Lire le guide : Comparatif des bases vectorielles pour le RAG (2026)Questions fréquentes
Tout ce qu'on nous demande.
VectLite est-il une alternative à Pinecone, Weaviate ou Chroma ?
Oui. VectLite est une base vectorielle embarquée single-file, sur le modèle de SQLite, écrite en Rust. Contrairement à Pinecone, Weaviate ou Qdrant qui sont des serveurs distribués, VectLite tourne directement dans votre application Python ou Node.js, idéal pour le local-first et l'edge.
VectLite supporte-t-il la recherche hybride ?
Oui. VectLite combine un index dense HNSW et un index sparse BM25 pour la recherche hybride, avec des filtres façon MongoDB sur les métadonnées.
Quelle est la différence entre VectLite et FAISS ?
FAISS est une bibliothèque d'indexation pure, sans persistance ni transactions. VectLite ajoute la persistance crash-safe, les transactions ACID, les filtres MongoDB et les bindings Python et Node.js, en une seule installation.
À découvrir aussi
Autres éditions du catalogue.
Embarquez la recherche vectorielle.
Open source, sous licence MIT. Disponible sur PyPI et npm, une seule installation.