Hillock 用 SQLite 与 SIMD 超向量替代向量数据库做本地 RAG

2026 年 10 月 3 日，在 Reddit 的 LocalLLaMA 板块，一位自称项目作者的网友发帖介绍了 Hillock。作者在开头注明自己是该项目的创建者，并表示此前每次尝试在本机运行本地 RAG，都会撞上同样两个瓶颈。其一是为了切分和解析文档，需要把 Chroma 或其他向量数据库与 8B 模型一起跑起来，这会占掉本应留给主模型的显存；其二是文本块的余弦相似度在拒答难负样本时表现不佳。针对这两点，Hillock 改为用 SQLite 加 SIMD 超向量完成检索，作者称显存占用被控制在 1.2GB 以内。

目前关于该项目的公开信息只有这一篇作者自述的帖子。除显存数字之外，帖中没有给出时间线、第三方复现、评测数据，也没有与其他检索方案的对比结果。Chroma 等向量数据库在文中只是作为被替代的对照出现，作者并未说明 Hillock 支持哪些平台、面向多大规模的数据，或者采用何种许可方式。