Hacker News Digest

Blaze — это высокопроизводительный полнотекстовый поисковый движок на Go, который специализируется на скорости и простоте использования. Он использует индексирование на основе памяти и поддерживает полнотекстовый поиск, включая поиск по префиксу, суффиксу и фразам. Проект разработан для того, чтобы быть легко встраиваемым в любое приложение, которое требует быстрый и эффективный поиск. Blaze использует современные алгоритмы сжатия и индексации, такие как Brotli и Snappy, для оптимизации производительности и использования памяти. Он также поддерживает горизонтальное масштабирование и может быть развернут в облаке. Проект имеет открытый исходный код под лицензией MIT и активно поддерживается сообществом.

• Проект представляет собой учебный пример полнотекстового поискового движка, написанный на Go, с акцентом на внутреннее устройство индекса и простоту кода.
• Автор отказался от парсинга строковых запросов, чтобы не отвлекать внимание от того, как устроен индекс.
• Несколько участников обсуждения отметили, что проект не лицензирован и не имеет лицензии, что может затруднить его использование.
• Другие участники предложили сравнить производительность с Lucene и Bleve, а также рассмотреть возможность интеграции с векторными базами данных.
• Автор ответил, что проект задуман как учебный пример, а не как полноценная замена существующим решениям.

Chroma Cloud — серверлес-база поиска с открытым исходным кодом: быстро, дёшево, масштабируемо, надёжно.

Возможности

• Векторный, полнотекстовый и мета-поиск
• Форк коллекций
• Скоро: автоматическая синхронизация данных

Производительность

• Низкая латентность, высокий QPS
• Линейное масштабирование данных
• Хранение в объектном хранилище

DevEx

• Оплата по факту использования
• Веб-дашборд, CLI, локальная разработка
• Интеграция в CI/CD

Как начать

pip install chromadb
import chromadb
client = chromadb.CloudClient()
collection = client.get_or_create_collection("my_docs")
collection.add(
    documents=["Hello, world!", "Chroma is cool"],
    metadatas=[{"src": "demo"}, {"src": "demo"}],
    ids=["d1", "d2"]
)
print(collection.query(query_texts=["hello"], n_results=1))

Документация | Бесплатный старт

• Пользователи спрашивают, почему «open-source» просит деньги: ответ — сам Chroma под Apache 2.0 и бесплатен при самостоятельном развёртывании, а платная версия — это управляемый Chroma Cloud.
• Chroma поддерживает комбинированный поиск: фильтрацию по метаданным (category=X AND value>Y) + векторное сходство.
• Некоторые считают, что продукт и калькулятор цен слишком похожи на Turbopuffer; команда Chroma отвечает, что архитектуру обсуждали публично два года и уважают конкурентов.
• Для нетехнических пользователей Chroma решает задачу «R» в RAG: позволяет LLM «на лету» подтягивать нужные данные без дообучения модели.
• Стартапам предлагают помощь: совместное планирование, Slack-канал и персональная поддержка.
• Отличия от pgvector/Redis: собственные индексы (SPANN, SPFresh), шардирование, масштабирование, встроенный regex и trigram-поиск без нагрузки на основную БД.
• По сравнению с Qdrant Chroma позиционируется как «0 конфигураций и 0 операционной боли».