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上周，DeepSeek-V3 将训练大模型的成本给打下来了，但训练大模型对普通开发者来说仍然门槛很高。所以，本期的热门开源项目聚焦于降低 LLM 应用开发的入门门槛。
极易上手的向量数据库 chroma 用起来十分方便，只需一行命令 pip install chromadb 就能轻松拥有一个向量数据库，用于存储和检索向量数据。接下来是专为构建实时 AI 应用的 Python ETL 框架 pathway，它提供了简单易用的 Python API 和可视化监控界面，全面提升 LLM 应用处理数据的效率。同样开箱即用的 Rust 全栈 Web 框架 Loco，则将 Rails 的开发体验与 Rust 的高性能相结合，是快速开发 Web 应用不错的选择。
最后是两个相见恨晚的开源项目，Python 项目打包神器 pex，它为 Python 项目提供了一键部署的丝滑体验。以及可以轻松部署家庭多媒体中心的 docker-xiaoya。
- 本文目录
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- 热门开源项目
- 1.1 极易上手的向量数据库：chroma
- 1.2 Rust 的全栈 Web 框架：Loco
- 1.3 开箱即用的端口扫描工具：RustScan
- 1.4 实时更新的轻量级推荐系统：monolith
- 1.5 构建实时 AI 系统的 Python 框架：pathway
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- HelloGitHub 热评
- 2.1 相见恨晚的 Python 项目打包工具：pex
- 2.2 一键部署完整的家庭多媒体中心：docker-xiaoya
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- 结尾
1. 热门开源项目
1.1 极易上手的向量数据库：chroma
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主语言：Rust ，Star：16.3k ，周增长：400
这是一款专为 AI 应用设计的开源向量数据库（Embedding Database），支持 Python、JavaScript、Rust 等多种编程语言。它提供了简单易用的 API 和多种启动模式（内存、文件存储、服务器），支持基于 embedding 模型的自动向量化处理，以及查询、过滤、密度估计等操作，适用于快速构建基于语义的搜索和推荐等应用。
import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("all-my-documents")
collection.add(
documents=["This is document1", "This is document2"], # we handle tokenization, embedding, and indexing automatically. You can skip that and add your own embeddings as well
metadatas=[{"source": "notion"}, {"source": "google-docs"}], # filter on these!
ids=["doc1", "doc2"], # unique for each doc
)
results = collection.query(
query_texts=["This is a query document"],
n_results=2,
# where={"metadata_field": "is_equal_to_this"}, # optional filter
# where_document={"$contains":"search_string"} # optional filter
)
GitHub 地址→github.com/chroma-core/chroma
1.2 Rust 的全栈 Web 框架：Loco
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主语言：Rust ，Star：6.4k ，周增长：600
该项目是受 Ruby on Rails 启发的 Rust Web 框架，专为帮助开发者快速构建 Web 应用而设计。它结合了类似 Rails 的开发体验和 Rust 的高性能优势，支持 ORM 集成、后台任务、中间件（认证、日志、错误处理）、生成部署配置等功能，适用于开发个人项目和初创企业的 Web 应用。
GitHub 地址→github.com/loco-rs/loco
1.3 开箱即用的端口扫描工具：RustScan
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主语言：Rust ，Star：15k
这是一个用 Rust 开发的端口扫描工具，能够在 3 秒内扫描指定 IP 的所有端口。它提供了灵活的脚本引擎，支持 Python、Lua 和 Shell 脚本，开发者可以根据需求自定义脚本，实现个性化的扫描和处理逻辑。
GitHub 地址→github.com/RustScan/RustScan
1.4 实时更新的轻量级推荐系统：monolith
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主语言：Python ，Star：6.6k ，周增长：2.4k
该项目是字节跳动开源的一款轻量级推荐系统，旨在提升推荐系统的准确性和实时性。它基于 TensorFlow 构建，支持无冲突嵌入表（collisionless embedding tables）、批量和实时训练等功能，能够快速响应用户的行为变化，并及时更新模型，提升推荐效果。
GitHub 地址→github.com/bytedance/monolith
1.5 构建实时 AI 系统的 Python 框架：pathway
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主语言：Python ，Star：12k ，周增长：1.4k
这是一个专为流处理、实时分析、LLM 管道和 RAG 应用设计的 Python ETL 框架。它底层采用 Rust 引擎，具备高吞吐和低延迟的实时处理能力，同时提供简单易用的 Python API 和可视化监控面板，支持多种数据源、数据转换和持久化等功能。
GitHub 地址→github.com/pathwaycom/pathway
2. HelloGitHub 热评
在此章节中，我们将为大家介绍本周 HelloGitHub 网站上的热门开源项目，我们不仅希望您能从中收获开源神器和编程知识，更渴望"听"到您的声音。欢迎您与我们分享使用这些开源项目的亲身体验和评价，用最真实反馈为开源项目的作者注入动力。
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2.1 相见恨晚的 Python 项目打包工具：pex
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主语言：Python
这是一个开源的 Python 项目打包工具，专为跨环境部署和无法访问公网的部署场景设计。它能够将 Python 项目及其所有依赖，甚至是 Python 解释器（可选），打包成单个可执行文件（.pex），让开发者无需安装运行环境，即可直接运行 Python 程序，支持 Linux 和 macOS 系统。
项目详情→hellogithub.com/repository/5c47cbf587f448fd8c4106436b3de8e3
2.2 一键部署完整的家庭多媒体中心：docker-xiaoya
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主语言：Shell
该项目提供了一键部署 Alist、Emby 和 Jellyfin 服务的解决方案，帮你轻松构建完整的家庭多媒体中心，支持 Linux、macOS、Windows 等平台。
项目详情→hellogithub.com/repository/c0360e74337e448b852ab96ea4382a62
3. 结尾
以上就是本期「GitHub 热点速览」的全部内容，希望这些开源项目能激发你的兴趣，成为你下一个值得尝试的工具！如果你有其他好玩、有趣的 GitHub 开源项目想要分享，欢迎来 HelloGitHub 与我们交流和讨论。
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