English(EN) Why I Built a Vector Database Around Disk Instead of RAM

新的基于磁盘的向量数据库 AsterVec 在本地 AI 中使用更少的 RAM

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-30 16:35

AsterVec 的开发者创建了一个新的基于磁盘的向量数据库，旨在在一个可配置的内存预算内运行，以解决本地 LLM 和嵌入式向量存储之间的 RAM 竞争。与传统的内存数据库或依赖 RAM 的向量数据库不同，AsterVec 将其索引分为两个针对磁盘优化的结构：用于图边的 LSM 树和用于向量的基于页的数组，只有上层导航层和缓存驻留在 RAM 中。在 SIFT 数据集上的基准测试表明，AsterVec 在查询和插入速度方面显著优于 Chroma 和 LanceDB，同时使用的内存大大减少，使其适用于内存受限的本地 AI 应用。 AI

影响通过减少向量数据库的内存占用，能够运行更大的本地 LLM 和 RAG 系统。

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Volatil · 2026-08-30 16:35

我为什么围绕磁盘而不是内存构建了一个向量数据库

<p>I run my AI stack locally: the LLM, the embedding model, and the vector store behind RAG and the agent's memory. Everything shares one machine's RAM. The vector store's share is the part that grows. An embedded vector store keeps its entire index in memory, its memory usage sc…

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