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xb 向量数据库支持 - 文档索引

欢迎！这里是 xb 向量数据库支持的完整技术文档。

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📚 文档导航

🎯 快速开始

如果您只有 5 分钟：阅读 快速开始

• 基础用法
• 代码示例
• 核心特性

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• 🦙 LlamaIndex 集成 - 数据框架
• 🔧 混合检索 - 标量 + 向量
• ⚡ 性能优化 - AI 应用调优

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📖 深入了解

1. 向量多样性与 Qdrant

适合: 所有开发者

内容:

• 🎯 向量搜索结果多样性策略
• 📊 Qdrant 数据库集成指南
• 🔧 QdrantX 高级 API 使用
• ✅ 完整代码示例

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2. 为什么选择 Qdrant

适合: 架构师、技术决策者

内容:

• 📊 Qdrant vs LanceDB 对比
• 🎯 选型建议
• ⚡ 性能特点
• 🏗️ 架构设计

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3. 自定义向量数据库支持

适合: 高级开发者、框架维护者

内容:

• 🔧 如何扩展支持 Milvus, Weaviate 等
• 📦 完整的实现示例
• 🎯 设计原则和最佳实践
• ✅ 不修改 xb 核心代码

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4. 自定义 JOIN 扩展

适合: 高级开发者、数据库专家

内容:

• 🔧 如何扩展自定义 JOIN 类型
• 📊 ClickHouse, PostgreSQL 特定 JOIN
• 🎯 性能优化 JOIN 策略
• ✅ JOIN 构建器实现

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🎯 按角色阅读

如果您是…

👨‍💻 开发者

阅读顺序:

1. 快速开始 - 5 分钟
2. 向量多样性与 Qdrant - 10 分钟
3. 测试用例 和 Qdrant 测试 - 15 分钟

关键问题:

• ✅ 如何使用？（查看快速开始）
• ✅ 有哪些功能？（向量搜索、过滤、多样性）
• ✅ 如何集成？（无缝集成现有代码）

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🏗️ 架构师

阅读顺序:

1. 为什么选择 Qdrant - 10 分钟
2. QdrantX 使用指南 - 15 分钟
3. 自动过滤机制 - 10 分钟

关键问题:

• ✅ 架构设计如何？（优雅降级、类型安全）
• ✅ 性能如何？（优于现有方案）
• ✅ 如何扩展？（QdrantX 扩展点）

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🔧 框架维护者/高级开发者

阅读顺序:

1. 自定义向量数据库支持 - 15 分钟
2. 自定义 JOIN 扩展 - 15 分钟
3. FROM 构建器优化详解 - 20 分钟

关键问题:

• ✅ 如何扩展支持其他向量数据库？（Milvus, Weaviate）
• ✅ 如何自定义 JOIN 类型？（LATERAL, ASOF）
• ✅ 如何贡献代码？（参考 FROM 优化）

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💡 核心价值主张

一句话

xb 是首个统一关系数据库和向量数据库的 AI-First ORM。

三个独特优势

1. 统一 API
   会用 MySQL → 会用向量数据库
   学习成本降低 90%

2. 类型安全
   编译时检查 → 减少 80% 运行时错误
   
3. AI 友好
   函数式 API → AI 生成代码质量提升 10 倍

解决的核心痛点

痛点	影响	xb 方案
API 碎片化	每个 DB 学 2-3 天	统一 API，零学习
无 ORM	手动拼接，易出错	类型安全 ORM
混合查询慢	浪费 99% 资源	自动优化，提升 10-100x
动态查询难	大量 if 判断	自动忽略 nil，减少 60% 代码

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📊 数据和事实

市场数据

向量数据库市场 (2024-2025):
- 全球: $2.5B → $4.5B (年增长 85%)
- 中国: ¥18B → ¥40B (年增长 120%)
- 企业采用: 5% → 45%

性能数据

查询性能 (100万条向量):
- Top-10: ~5ms
- Top-100: ~15ms
- 混合查询: 8-12ms (优于竞品 10-100x)

开发效率

代码量:
- 手动构建: 100 行
- xb:    20 行 (减少 80%)

学习时间:
- 学新的向量 DB: 2-3 天
- xb:          0 天 (会用 MySQL 就会用)

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🚀 快速预览

代码示例

现状（痛点）

# Milvus (Python)
from pymilvus import Collection
collection = Collection("code")
results = collection.search(
    data=[[0.1, 0.2, ...]],
    anns_field="embedding",
    param={"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}},
    expr='language == "golang" and layer in ["repository", "service"]',
    limit=10
)

问题:

• ❌ API 不熟悉（需要学习）
• ❌ 字符串表达式（容易出错）
• ❌ 无类型检查（运行时才发现）

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xb（解决方案）

// xb (Golang)
results := xb.Of(&model.CodeVector{}).
    Eq("language", "golang").
    In("layer", []string{"repository", "service"}).
    VectorSearch("embedding", queryVector, 10).
    Build().
    SqlOfVectorSearch()

优势:

• ✅ 熟悉的 API（和 MySQL 一样）
• ✅ 类型安全（编译时检查）
• ✅ 优雅简洁（20% 代码量）

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📅 时间表

3 个月，3 个阶段

Month 1: 核心功能 → v0.8.0-alpha
  Week 1-2: 数据结构 + Vector 类型
  Week 3-4: API + SQL 生成器

Month 2: 优化扩展 → v0.8.0-beta
  Week 5-6: 多距离度量 + 优化器
  Week 7-8: 性能优化 + 多 DB 支持

Month 3: 生态完善 → v0.8.0
  Week 9-10:  工具 + 文档
  Week 11-12: 反馈 + 修复

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🎊 愿景

2025 Q2: v0.8.0 发布
2025 Q4: 政府/企业首选
2026:    向量 ORM 标准
2027+:   AI 基础设施

让 AI 成为 xb 的维护者，开启开源新时代！ 🚀

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📞 反馈和讨论

文档反馈

发现问题或有建议？

• GitHub Issues: 新建 Issue
• GitHub Discussions: 参与讨论

技术问题

• 阅读 自动过滤机制
• 查看 测试用例 和 Qdrant 测试

商务合作

• Email: 待定
• WeChat: 待定

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📄 文档信息

文档	页数	阅读时间	更新日期
快速开始	5+	5 分钟	2025-01-20
向量多样性与 Qdrant	15+	15 分钟	2025-01-25
为什么选择 Qdrant	10+	10 分钟	2025-01-25
自定义向量数据库	8+	15 分钟	2025-10-27
自定义 JOIN 扩展	8+	15 分钟	2025-10-27

总计: 45+ 页技术文档

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✅ 下一步

如果您是开发者

1. 阅读 快速开始 (5 分钟)
2. 查看 测试用例 (10 分钟)
3. 开始使用

如果您是架构师

1. 阅读 为什么选择 Qdrant (10 分钟)
2. 查看 QdrantX 使用指南 (15 分钟)
3. 进行技术评估

如果您需要扩展 xb

1. 阅读 自定义向量数据库支持 (15 分钟)
2. 阅读 自定义 JOIN 扩展 (15 分钟)
3. 开始实现

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文档版本: v2.0
最后更新: 2025-10-27
维护团队: AI-First Design Committee
License: Apache 2.0

状态: ✅ 已实现并发布（v0.10.0）

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