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：
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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：
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构建记忆：
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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：
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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。
地址：https://github.com/Olow304/memvid
（文：AI工程化）