lance
Lance核心内容总结：
项目功能
Lance是专为多模态AI设计的开源湖仓格式，提供向量搜索、全文搜索（BM25）、随机访问和特征工程能力，支持在对象存储上构建完整的湖仓架构。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Spark等工具，适用于构建搜索引擎、特征库、大规模机器学习训练及多模态数据管理。
使用方法
- 安装：
pip install pylance（预览版需额外参数） - 数据转换：通过PyArrow将Parquet数据转为Lance格式
- 读取数据：使用
lance.dataset()加载数据并转换为Pandas或DuckDB可处理格式 - 向量搜索：支持构建IVF-PQ索引，通过
nearest方法实现高效近似最近邻搜索
主要特性
- 混合搜索：向量相似度、全文检索与SQL分析可联合操作
- 高效随机访问：比Parquet快100倍，不牺牲扫描性能
- 多模态支持：统一存储图像、视频、音频、文本及嵌入向量
- 数据演化：新增列无需全表重写，支持机器学习特征工程
- 版本控制：零拷贝ACID事务与时间旅行功能
- 生态集成：兼容Arrow、Spark、Ray、Flink等主流工具
性能优势
在SIFT数据集测试中，Lance向量搜索延迟低于1ms；相比Parquet，其分析查询性能提升50-100倍，随机访问速度提升100倍。