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python		python
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third_party/liburing		third_party/liburing
.clang-format		.clang-format
.clangd		.clangd
.gitignore		.gitignore
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ann_benchmark_comparison.png		ann_benchmark_comparison.png
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benchmark_pretty_final.png		benchmark_pretty_final.png
build.sh		build.sh
build_flags.sh		build_flags.sh
hybrid_tag_search_guide.md		hybrid_tag_search_guide.md
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tmp.py		tmp.py
从空库开始随数据更新逐渐建立向量索引.md		从空库开始随数据更新逐渐建立向量索引.md

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OdinVectorDB

什么是OdinVectorDB？一个功能强大的向量数据库原型：

低内存开销：全流程系统内存峰维持80G以内；
支持带标签约束的ANN：支持多标签向量近似近邻混合检索；
高可维护性：支持索引高效动态维护（插入、删除、更新）；
兼容原生ANN：支持基于SSD的近似近邻向量检索；
高可用性：支持基于WAL的崩溃恢复功能。

编译与安装

安装cmake、boost等基本依赖库
安装third-party中的liburing
安装CRoaring库
配置CMakeLists.txt指向系统中的CRoaring库
整体编译安装

主要可用工具

build_disk_index：用于构建基本图索引
search_disk_index：用于原生ANN查询
build_ivf_index：用于构建IVF索引，用于混合检索
hybrid_tag_search：用于混合检索
test_insert：用于测试插入删除更新向量等功能
test_dynamic_ivf：用于测试IVF索引的动态维护功能
test_insert_hybrid：待实现，用于测试混合检索中插入删除更新向量等功能

About

A database prototype for low-latency, billion-scale hybrid vector search with dynamic updates and memory-efficient SSD storage

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