HelixDB
HelixDB 是一個用 Rust 構建的開源圖形-向量資料庫，它在本機將圖形和向量功能結合在一個平台上，用於構建 RAG 和 AI 應用程式。
https://helix-db.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2026年02月28日
什麼是 HelixDB
HelixDB 是一個高效能的資料庫系統，它在一個統一的平台上將圖形和向量資料模型結合在一起。它完全用 Rust 從頭開始構建，透過將語義搜尋功能與關係建模相結合，為 AI 應用程式提供了一個全面的解決方案。該資料庫由 Xavier Cochran 和 George Curtis 於 2025 年創立，既可以作為一個開源專案使用，也可以作為企業使用者的託管服務使用。它具有自己的型別安全查詢語言，稱為 HelixQL，該語言編譯成 Rust 代碼並作為原生端點執行。
HelixDB 的主要功能
HelixDB 是一個用 Rust 構建的開源圖形向量數據庫，它在單一平台上結合了圖形和向量數據類型。它為相似性搜索和關係查詢提供原生支持，使其特別適用於 RAG（檢索增強生成）和 AI 應用。該數據庫通過 HelixQL 提供高性能、類型安全的查詢，並內置 MCP 支持，供 AI 代理在圖形中遍歷和發現數據。
混合數據模型: 原生結合圖形和向量數據類型，在單一平台上支持 KV、文檔和關係數據
HelixQL 查詢語言: 類型安全的查詢語言，可編譯為 Rust 代碼並作為原生端點運行
內置向量操作: 包括嵌入式功能，用於向量化文本並執行向量操作，而無需單獨的嵌入過程
MCP 支持: 內置支持 AI 代理在圖形中發現和遍歷數據，而無需生成人類可讀的查詢
HelixDB 的使用案例
AI 驅動的搜索系統: 實現語義搜索與基於關係的查詢相結合，以獲得更具上下文和準確性的搜索結果
RAG 應用: 通過將向量相似性搜索與結構化關係數據相結合，支持構建檢索增強生成系統
AI 代理系統: 為 AI 代理提供基礎設施，以在單一系統中存儲、調用和推理上下文數據
優點
高性能，向量搜索速度比 Neo4j 快 2-3 個數量級
通過在一個平台上結合多種數據庫類型來簡化架構
用 Rust 構建，以實現類型安全和性能
缺點
相對較新的產品，生產使用有限
默認情況下限制為 5MB 數據庫大小（儘管可配置）
目前僅作為針對選定用戶的託管服務提供
如何使用 HelixDB
安裝先決條件: 確保您已安裝 Rust 1.88.0 或更高版本。如果需要，執行 'rustup update' 以更新 Rust。
新增依賴項: 將 helix-db 依賴項新增到您的 Cargo.toml：[dependencies] helix-db = \"0.1.0\"
初始化客戶端: 建立一個新的 HelixDB 客戶端實例。預設埠為 6969：let client = HelixDB::new(None); // 或指定自定義埠：let client = HelixDB::new(Some(8080));
定義資料結構: 使用 Serde 為您的資料建立 Rust 結構，用於序列化/反序列化。範例：#[derive(Serialize)] struct UserInput { name: String, age: i32 }
編寫查詢: 使用 HelixQL 編寫型別安全的查詢，這些查詢將被編譯為 Rust 代碼。查詢可以結合向量搜尋和圖形遍歷。
執行查詢: 使用 client.query() 方法執行查詢：let result: UserOutput = client.query(\"addUser\", &input).await?;
向量操作: 使用內建的 Embed 函數將文字資料向量化。無需在傳送到 Helix 之前進行預嵌入。
圖形操作: 使用 MCP 支援允許代理程式發現資料並遍歷圖形結構。與向量搜尋結合使用以進行混合查詢。
存取控制: 資料預設為私有，只能透過編譯後的 HelixQL 查詢存取。
HelixDB 常見問題
HelixDB 是一個用 Rust 構建的開源圖向量數據庫，它在單個平台中結合了圖和向量數據模型。它的設計旨在通過消除對單獨的應用程式數據庫、向量數據庫、圖數據庫或多個存儲位置的需求，從而簡化 AI 應用程式的構建。
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