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ruvector 是一个基于 Rust 的向量存储和图数据库，专为本地推理和最近邻搜索而设计。它利用向量图数据库架构和图神经网络索引，通过结构化注意力机制优化搜索排名。该系统包括用于执行状态向量模拟和复杂搜索模式的硬件加速量子电路模拟器，以及用于直接在 Web 浏览器中运行向量搜索和模型执行的 WebAssembly 推理引擎。 该项目采用认知容器格式，将模型、数据和可启动微内核打包成单个二进制文件进行部署。它具有专门的模型配置工具，包括防止灾难性遗忘的权重合并方法，以及用于即时权重适配的轻量级适配器机制。 该系统涵盖了广泛的功能面，包括硬件加速向量搜索、图关系查询以及用于 LaTeX 和 MathML 提取的科学文档解析。它还提供用于验证数据变更的加密见证链、基于 Raft 的高可用元数据同步，以及用于管理存储成本的分层分辨率数据压缩。