本文档面向希望通过 AI 智能体（Agent）接入阿里云向量检索服务 DashVector 的开发者，提供 LLM 可消费的 API 文档结构和快速入门指导。

本文档面向希望通过 AI 智能体（Agent）接入阿里云向量检索服务 DashVector 的开发者，提供 LLM 可消费的 API 文档结构和快速入门指导。

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec 是一款类 SQLite 的轻量级嵌入式向量数据库，专为终端侧设计，具备开箱即用、资源可配置、极致性能以及多样化向量能力四大核心优势。基于Apache 2.0协议开源，Zvec 旨在为开发者提供从原型验证到端侧生产部署的一站式解决方案。欢迎体验 Zvec，期待你的使用、反馈与贡献！

Zvec MCP Server 通过 MCP（Model Context Protocol） 协议，将 Zvec 的全部能力以标准化工具的形式暴露给 AI 助手。配置完成后，AI 可以在对话中直接调用向量数据库操作——无需你离开编辑器，无需手写任何代码。

Zvec Agent Skills 通过向 AI 助手注入 Zvec 的领域知识，让它不仅能调用工具，还能像一个熟悉 Zvec 的开发者一样思考。安装后，你只需描述业务场景，AI 就能给出完整的 Schema 设计、索引策略和可运行的代码。

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec是阿里巴巴开源的嵌入式向量数据库，提供毫秒级的大规模向量相似度搜索能力。作为一个 in-process 库，Zvec 可以直接嵌入到应用程序中运行，无需额外的服务器部署和配置。它支持稠密向量、稀疏向量、混合检索（语义搜索 + 标量过滤），并且支持 HNSW、IVF、Flat 等多种索引类型，以及 RabitQ 等量化技术。Zvec 的核心引擎使用 C++ 编写，官方已经提供了 Python

Zvec 脱胎于阿里巴巴内部久经考验的向量检索引擎 Proxima，在继承其高性能向量索引能力的基础上，补齐了数据库层面的完整能力：持久化存储、Schema 管理和演进、标量过滤、崩溃恢复等。另外 Zvec 还针对开源的场景重新优化了向量索引和距离计算的算法实现，性能进一步提升。本文将深入剖析 Zvec 的整体架构和关键设计决策。

Zvec MCP Server 通过 MCP（Model Context Protocol） 协议，将 Zvec 的全部能力以标准化工具的形式暴露给 AI 助手。配置完成后，AI 可以在对话中直接调用向量数据库操作——无需你离开编辑器，无需手写任何代码。