triviumdb 0.6.0

AI-native embedded database: Vector + Graph + Relational in one file

TriviumDB

向量 × 图谱 × 文档 —— 三位一体的 AI 原生嵌入式数据库

Trivium：拉丁语，意为"三条道路的交汇"。

“TriviumDB 定位是 AI 应用领域的嵌入式数据库，旨在解决单机环境下 Agent 复杂上下文和多模态记忆编织的痛点。如果是需要支撑千万并发的高可用分布式后端，请依然选择大型集群化组件！”

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一句话介绍

TriviumDB 是一个用纯 Rust 编写的嵌入式单文件数据库引擎，将向量检索（Vector）、**属性图谱（Graph）和文档型元数据（Document）**原生融合在同一个存储内核中。

我们的目标是成为 AI 应用领域的 SQLite：

• 🗃️ Rom/Mmap 双引擎切换 —— 既支持单文件 *.tdb 复制走人，也支持分离 .vec 向量文件按需 mmap 零拷贝加载
• 🔗 节点即一切 —— 每个节点天然同时拥有限定长度的稠密向量、稀疏文本倒排词频、元数据和图关系，ID 全局唯一，绝不错位
• 🧠 为 AI 而生 —— 可选启用“AC自动机+BM25稀疏文本”与“Dense Vector稠密向量”的多路召回来触发图谱扩散检索，并内置多层认知管线（FISTA / DPP / PPR）
• 🛡️ 四层数据安全保障 —— 原子替换 + WAL日志 + 事务干跑验证（Dry-Run）+ Mmap COW 隔离，断电断存不毁库
• 🐍 Python / Node.js 原生 —— pip install 或 npm install 后直接使用，类 MongoDB 查询语法
• ⚡ 高性能检索 —— rayon 并行暴力搜索（小规模 100% 精确）+ BQ 三阶段火箭自适应索引（2 万节点以上自动加速），无需手动配置
• 💾 SSD 友好 —— Append-Only WAL + 后台 Compaction 线程（同时自动重建 BQ 索引），杜绝随机写入磨损

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为什么需要 TriviumDB？

当前 AI 应用的「三库割裂」困境

几乎所有的 AI 应用（Agent / RAG / 推荐系统）都同时需要三种数据能力，但市面上没有一个引擎能同时原生支持它们：

flowchart TD
    classDef old fill:#ffebee,stroke:#ff5252,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef new fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef app fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:2px,color:#000;
    classDef warning fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px,color:#000;

    subgraph 现状 ["❌ 现状：三库系统缝合"]
        direction TB
        App1((Agent App)):::app
        DB1[(SQL DB<br/>文本/属性)]:::old
        DB2[(Vector DB<br/>稠密向量)]:::old
        DB3[(Graph DB<br/>知识图谱)]:::old

        App1 <-.网路 / 跨库 JOIN.-> DB1
        App1 <-.RPC / 独立服务.-> DB2
        App1 <-.另一套重运行时.-> DB3
    end

    subgraph 痛点 ["⚠️ 核心痛点"]
        direction TB
        P1[1. 三组独立的 ID 空间，需手写胶水代码同步]:::warning
        P2[2. 删一条记录要操作三个库，极易数据不一致]:::warning
        P3[3. 先向量检索再图扩散需跨库聚合，延迟爆炸]:::warning
        P4[4. 部署笨重，分享模型状态需打包三份独立文件]:::warning
    end

    现状 --> 痛点

    subgraph 解决 ["✨ TriviumDB：一库横扫"]
        direction TB
        App2((Agent App)):::app
        TV[(TriviumDB<br/>单一引擎 / 单一文件 / 单一 ID 空间)]:::new

        App2 ==`insert()` 向量+文本+元数据+图关系原子写入==> TV
        TV ==`search_hybrid()` 双路混合归一锚定+图谱扩散一次返回==> App2
        TV -.`flush()` Mmap零拷贝极速热启动.-> TV
    end

    痛点 --> 解决

一个具体的例子

假设你在做一个 AI 对话记忆系统，用户说了一句「我昨天和小红去了咖啡馆」：

步骤	传统三库方案	TriviumDB
① 存语义向量	调 Qdrant API 写入 embedding	db.insert(vec, payload) 一步完成
② 存数据	调 SQLite 写入时间、场景	↑ 同一步，payload 里就是 JSON
③ 存关系	调 Neo4j: 用户→地点→人物	db.link(user, cafe, "went_to")
④ 后续召回	3 次跨库查询 + 手写合并	db.search(vec, expand_depth=2)
⑤ 迁移数据	导出 3 份 + 写转换脚本	复制 memory.tdb 一个文件

适用场景

场景	怎么用 TriviumDB
🤖 AI Agent 长期记忆	每条对话存为节点（embedding + 原文 + 时间戳），人物/地点/事件之间建边，召回时先向量匹配再沿关系链扩散
🎮 游戏 NPC 认知引擎	NPC 观察到的事件存为带向量的节点，NPC 之间的关系用图谱表达，对话时检索相关记忆自动生成回应
📚 个人知识库	Markdown 笔记切片后存入，概念之间手动或自动连边，语义搜索 + 知识图谱导航双模式浏览
🔬 小型推荐系统	用户和物品各为节点，交互行为存为带权边，混合检索实现「相似用户喜欢的 + 你的社交圈在看的」
🧬 生物信息学	基因/蛋白质序列的 embedding + 互作关系网络，一库搜到相似序列并自动追溯代谢通路

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快速上手

安装

💡 TriviumDB 核心使用 Rust 编写，但我们已经在云端为您提前交叉编译了所有平台的二进制，无需在本地安装任何编译环境即可秒速安装！

🐍 Python 用户

推荐使用超快的 uv （只需毫秒级）：

uv pip install triviumdb

或者使用传统 pip：

pip install triviumdb

🌐 Node.js / 前端用户

跨平台包已自带 *.node 预编译拓展，并含有完整的 TypeScript 补全：

npm install triviumdb
# 或者
pnpm add triviumdb

🦀 Rust 原生用户

直接把我们当成 Library 依赖：

cargo add triviumdb

30 秒入门

import triviumdb

with triviumdb.TriviumDB("memory.tdb", dim=3) as db:
    id1 = db.insert([0.12, -0.45, 0.78], {"text": "小明喜欢吃苹果"})
    id2 = db.insert([0.08, -0.52, 0.81], {"text": "小红送了小明一箱苹果"})
    db.link(id1, id2, label="caused_by", weight=0.95)

    results = db.search([0.10, -0.48, 0.80], top_k=5, expand_depth=2, min_score=0.6)
    for hit in results:
        print(f"[{hit.id}] score={hit.score:.3f} | {hit.payload}")

📖 完整 API 参考、高级用法和 Rust 示例请查看 API 参考文档。

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核心特性

特性	说明
🔍 混合检索	向量锚定 → Top-K → 图谱扩散（Spreading Activation）→ 最终排序
🧠 认知管线	内置多层认知检索管线（本项目自研分层设计）：FISTA 残差寻隐 / PPR 图扩散 / DPP 多样性采样 / 疲劳不应期，运行时可自适应开关
🔌 Hook 扩展系统	6 个管线关键阶段的自定义注入点：查询预处理 / 自定义召回 / 召回后处理 / 图扩散前 / 重排序 / 最终后处理，支持 C/C++ FFI 动态库插件
📦 三位一体 O(1)	自动增量 O(1) FreeList 墓碑空洞复用；删节点 O(1) 反向边哈希表（本项目称 Reverse Hash Net），彻底杜绝盘面膨胀与图谱雪崩
⚡ 自适应并行索引	行级布隆特征阵列（本项目称 Parallel Bit-Tag Array）加速 JSON 过滤拦截；外加 BQ / BruteForce 自适应向量路由无缝切换
💾 双模式存储	Mmap（大模型极速分体冷启动） / Rom（传统 SQLite 级单文件打包携带），无缝热切换
🛡️ 四层灾备防御	预写日志(WAL) + 写入原子替换 + 事务预检干跑(Dry-Run) + OS 内存写时复制隔离
🔄 零开销事务	begin_tx() 验证前置架构，中途报错绝不污染内存，实现真正的零代价原子回滚
🔎 高级过滤	类 MongoDB 语法：$eq/$ne/$gt/$lt/$in/$and/$or
📝 图谱查询	内置类 Cypher 查询引擎：MATCH (a)-[:knows]->(b) WHERE b.age > 18 RETURN b
🐍 Python 原生	PyO3 绑定，pip install 后直接 import triviumdb
🌐 Node.js 原生	napi-rs 绑定，npm install 后直接 require('triviumdb')

📖 深入了解架构设计和技术细节请查看 支持特性详解。

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向量索引策略

TriviumDB 采用智能自适应双引擎向量索引，全程自动路由，无需手动配置：

阶段	引擎	激活条件	特点
小规模热区	BruteForce	< 2 万节点（或 BQ 未就绪）	100% 精确召回，rayon 多核，延迟极低
大规模冷区	BQ 三阶段火箭	≥ 2 万节点，Mmap 模式，后台自动构建	三阶段加速管线：二进制指纹粗排 → Hamming 筛选 → f32 精排，无需重建

BQ（Binary Quantization，二进制量化） 是 TriviumDB 的向量索引引擎。Binary Quantization 是一种通用的向量压缩思路（将浮点向量按符号位压缩为二进制指纹），TriviumDB 在此基础上设计了三阶段搜索管线（粗排→筛选→精排）。与 HNSW 等图结构索引相比：

• ✅ 零图维护开销：删除/更新节点不破坏索引，没有 Ghost Node 陷阱
• ✅ SSD 友好：索引元数据落入 .tdb 头部，重启零开销恢复（bytemuck 零拷贝）
• ✅ 全自动：2 万节点以上后台 Compaction 时自动重建，前台查询透明路由
• ✅ 硬件亲和：纯线性扫描 + CPU 原生 Popcount 指令，完美适配硬件 Prefetcher，缓存命中率接近 100%

# 启用 Python 绑定
maturin develop --features python

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项目结构

TriviumDB/
├── src/
│   ├── lib.rs              # 库入口 + 公开 API
│   ├── database/           # 数据库核心模块（v0.6.0 模块化重构）
│   │   ├── mod.rs          # Database 结构体、CRUD、生命周期管理
│   │   ├── config.rs       # StorageMode / Config / SearchConfig 配置
│   │   ├── pipeline.rs     # 混合检索管线（L0-L9 + 6 个 Hook 注入点）
│   │   └── transaction.rs  # 事务系统（TxOp / Transaction / WAL 回放）
│   ├── hook.rs             # 🔌 Hook 扩展系统（SearchHook trait + FFI 动态库加载）
│   ├── cognitive.rs        # 认知算子（FISTA / DPP / NMF）
│   ├── node.rs             # Node / Edge / SearchHit 数据结构
│   ├── vector.rs           # VectorType Trait（f32 / f16 / u64）
│   ├── filter.rs           # 高级过滤引擎 ($gt/$lt/$in/$and/$or)
│   ├── error.rs            # 统一错误类型
│   ├── storage/
│   │   ├── memtable.rs     # 内存工作区 (SoA 向量池 + HashMap + BQ 索引)
│   │   ├── wal.rs          # Write-Ahead Log（崩溃恢复）
│   │   ├── file_format.rs  # .tdb 单文件读写（含 BQ Metadata Block）
│   │   ├── vec_pool.rs     # 分层向量池（mmap 基础层 + delta 增量层）
│   │   └── compaction.rs   # 后台 Compaction 守护线程（含 BQ 自动重建）
│   ├── index/
│   │   ├── brute_force.rs  # rayon 并行暴力精确搜索
│   │   └── bq.rs           # BQ 二进制量化索引（三阶段搜索管线）
│   ├── graph/
│   │   ├── traversal.rs    # PPR 图扩散 (Spreading Activation)
│   │   └── leiden.rs       # Leiden 社区发现算法
│   ├── python.rs           # PyO3 绑定（含 Hook 管理接口）
│   └── nodejs.rs           # napi-rs 绑定（含 Hook 管理接口）
├── benches/
│   └── benchmark.rs        # Criterion 性能基准测试套件
├── tests/
│   ├── workflow.rs         # 业务全链路集成测试
│   ├── search.rs           # 向量检索正确性测试
│   └── ...                 # 其他集成测试
├── docs/
│   ├── api-reference.md    # 完整 API 参考文档
│   ├── features.md         # 支持特性详解
│   ├── best-practices.md   # 最佳实践指南
│   ├── hook-guide.md       # Hook 开发指南（C++ FFI / Rust Hook）
│   └── security.md         # 安全设计说明
├── Cargo.toml
├── pyproject.toml          # Maturin 构建配置
└── README.md

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路线图

v0.1 — 核心引擎 MVP ✅

• Node / Edge 数据结构 + 内存 MemTable + BruteForce 向量检索
• 单文件 .tdb 序列化 + insert / link / search / delete API

v0.2 — 持久化与生态 ✅

• WAL 崩溃恢复 + 后台 Compaction + mmap 零拷贝
• PyO3 Python 绑定 + rayon 并行扫描 + 高级 Payload 过滤

v0.3 — 性能与跨平台 ✅

• Node.js 绑定 (napi-rs)
• AVX2 + FMA SIMD 加速余弦相似度

v0.4 — 认知管线 + BQ 索引 ✅

• Mmap / Rom 双引擎 + 验证前置事务 (Dry-Run)
• 认知检索管线（FISTA / PPR / DPP）
• BQ 三阶段火箭索引（自动激活 + 自动重建）

v0.5 — 千万级架构 + Hook 系统 ✅

• Parallel Bit-Tag Array 硬件级布隆过滤 + Zero-Ghost 墓碑复用
• O(1) Reverse Hash Net 反向边查找
• 检索管线 6 阶段 Hook 注入 + FFI 动态库插件
• CI/CD 管线 + ASan + LibFuzzer 模糊测试

v0.6 — TQL 查询语言 + 跨架构适配 ✅ (当前)

• TQL 统一查询语言（MATCH 图遍历 / FIND 文档过滤 / SEARCH 向量检索）
• TQL DML 写操作（CREATE / SET / DELETE / DETACH DELETE）
• 属性二级索引（O(1) 倒排查找 + TQL 自动加速）
• ARM NEON SIMD 适配 + 跨平台 CI（Apple Silicon / Linux ARM64 via QEMU）
• Python / Node.js 绑定 API 补全（tql_mut / create_index / get_payload 等）
• 数据库可视化 UI 工具
• CLI 工具 (triviumdb-cli)

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与现有方案对比

维度	SQLite	Qdrant	Neo4j	SurrealDB	TriviumDB
文档型数据	✅ SQL	❌ 仅过滤	⚠️ 属性	✅ SurrealQL	✅ JSON + $gt/$in
向量检索	❌ 需外挂	✅ HNSW	❌ 需插件	✅ ANN	✅ 自研 BQ 自适应
图谱遍历	❌ JOIN 模拟	❌	✅ Cypher	✅ 图查询	✅ 原生邻接表
嵌入式单文件	✅	❌ 独立服务	❌ JVM 服务	⚠️ RocksDB	✅ 单 .tdb
混合检索	❌	❌	❌	⚠️ 手动	✅ 向量+图扩散
零 C/C++ 依赖	❌	✅	❌ JVM	❌ RocksDB	✅ 纯 Rust
删除代价	✅ O(1)	⚠️ 重建索引	⚠️ 重连图边	⚠️ 墓碑GC	✅ 零图维护，墓碑占位

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设计哲学

1. 三合一原子性：一个 u64 ID 同时映射到向量、Payload、边表。插入原子、删除原子，永不出现 ID 不一致。
2. 嵌入式优先：没有 Server、没有端口、没有配置文件。import triviumdb 就是全部。
3. 全自动性能路由：数据量不足 2 万时走 100% 精确 BruteForce，超过后引擎后台自动构建 BQ 索引并无缝切换，开发者无感知。
4. 可预测的性能：顺序 I/O only（WAL 追加写 + Compaction 顺序重写），SSD 寿命安全。
5. 索引即加速层：BQ 是可丢弃的派生数据，重启后从 .tdb header 零拷贝恢复，不依赖也不污染 WAL 真相源。
6. Rust 安全边界：所有公开 API 均为安全代码。内部仅存在少量经过严格审计的 unsafe（主要分布在 mmap 零拷贝与 SIMD 硬件加速），且附有明确的 SAFETY 安全契约注释。

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📖 文档

文档	说明
API 完整参考	全部 Python / Node.js / Rust API、参数说明、返回值类型
支持特性详解	架构设计、存储引擎、索引策略、崩溃恢复等技术细节
最佳实践	数据建模范式、性能调优、Hook 使用指南、避坑指南
Hook 开发指南	C/C++ FFI 插件编写、Rust Hook 实现、管线诊断实战
安全设计说明	并发安全、数据完整性、unsafe 审计、FFI 安全边界

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学术引用说明

TriviumDB 的认知检索管线借鉴并实现了以下学术成果（均为本项目基于原始论文的独立 Rust 实现，非调用第三方库）：

1. FISTA (Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm)：Beck & Teboulle, 2009, "A Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm for Linear Inverse Problems", SIAM J. Imaging Sciences
2. DPP (Determinantal Point Process)：Kulesza & Taskar, 2012, "Determinantal Point Processes for Machine Learning", Foundations and Trends in Machine Learning
3. PPR (Personalized PageRank)：Haveliwala, 2002, "Topic-Sensitive PageRank", WWW Conference
4. Spreading Activation：灵感来源于 Anderson, 1983, "The Architecture of Cognition" 中的扩散激活理论
5. BM25：Robertson & Zaragoza, 2009, "The Probabilistic Relevance Framework: BM25 and Beyond"

以下为本项目自研的数据结构与算法命名：

• Parallel Bit-Tag Array（行级布隆特征阵列）：基于布隆过滤器思想的 JSON 快速过滤机制
• Reverse Hash Net（双向哈希边表）：O(1) 反向边查找的哈希索引结构
• Zero-Ghost Node：基于 FreeList 的墓碑复用策略，消除删除节点的幽灵引用
• 边特异性强化 / 不应期机制：自研的图扩散能量调控策略

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许可证

Apache-2.0

创造者: YoKONCy

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