在大模型应用里，将文本数据分块嵌入存储在向量数据库已经是标准做法。然而，传统向量数据库虽然功能强大，但其高昂的RAM和存储需求，以及复杂的部署运维，常常让开发者望而却步。今天，介绍一个名为 Memvid 的开源项目，它提出了一个有趣的思路将文本数据巧妙地“存入”视频文件，完成信息的高效检索。
这个项目能够将数百万级别的文本区块（chunks）压缩并存储在紧凑的视频文件中，同时通过配套的索引文件，实现对这些信息闪电般的语义搜索和亚秒级检索。这意味着，你不再需要依赖庞大而昂贵的数据库服务器，只需管理普通的视频文件即可。
它一次性解决传统文本存储的三大痛点：存储冗余、检索延迟和网络依赖，具备以下的显著优势：
- 极致存储效率 ：利用视频压缩技术，存储空间可比传统方案节省高达10倍。
- 闪电语义搜索 ：归功于预计算的语义索引和视频帧的快速跳转能力。
- 零基建，离线优先 ：知识库就是视频和索引文件，易于分发，生成后即可完全离线运行。
在使用层面也比较简单，通过几行代码即可上手。
from memvid import MemvidEncoder, MemvidChat
# Create video memory from text chunks
chunks = ["Important fact 1", "Important fact 2", "Historical event details", ...]
encoder = MemvidEncoder()
encoder.add\_chunks(chunks)
encoder.build\_video("memory.mp4", "memory\_index.json")
# Chat with your memory
chat = MemvidChat("memory.mp4", "memory\_index.json")
chat.start\_session()
response = chat.chat("What do you know about historical events?")
print(response)
其处理流程如下：
- 构建记忆 ：
- 首先，输入的文本（如PDF）被拆分成小的 文本区块 。
- 每个区块被赋予一个 语义“指纹” （向量），并同时生成一个 视觉标记 （如QR码）。
- 这些视觉标记被逐帧编码进MP4 视频文件 。
- 一个独立的 索引文件 会记录下每个文本区块的语义“指纹”及其在视频中的 帧位置 。
- 检索信息 ：
- 当用户提问时，问题也被转换成一个语义“指纹”。
- Memvid利用索引文件，迅速匹配到与问题最相似的文本区块“指纹”。
- 根据索引提供的帧位置，它能 直接从视频的对应帧中解码 视觉标记，即时提取出原始文本内容。整个过程通常在 亚秒级 完成。
它将复杂的文本数据转化为易于管理、快速检索的视频记忆，对CPU友好，无需GPU依赖。
小结
Memvid的解决方案让人耳目一新，通过其创新的文本视觉编码与智能索引机制，提供了一种前所未有的高效、经济且便携的解决方案。目前虽然还是一个概念原型阶段，但非常值得大家尝试。