Hillock 用 SQLite 與 SIMD 超向量替代向量資料庫做本地 RAG

2026 年 10 月 3 日，在 Reddit 的 LocalLLaMA 板塊，一位自稱專案作者的網友發帖介紹了 Hillock。作者在開頭註明自己是該專案的建立者，並表示此前每次嘗試在本機執行本地 RAG，都會撞上同樣兩個瓶頸。其一是為了切分和解析文件，需要把 Chroma 或其他向量資料庫與 8B 模型一起跑起來，這會佔掉本應留給主模型的視訊記憶體；其二是文本塊的餘弦相似度在拒答難負樣本時表現不佳。針對這兩點，Hillock 改為用 SQLite 加 SIMD 超向量完成檢索，作者稱視訊記憶體佔用被控制在 1.2GB 以內。

目前關於該專案的公開資訊只有這一篇作者自述的帖子。除視訊記憶體數字之外，帖中沒有給出時間線、第三方復現、評測資料，也沒有與其他檢索方案的對比結果。Chroma 等向量資料庫在文中只是作為被替代的對照出現，作者並未說明 Hillock 支援哪些平臺、面向多大規模的資料，或者採用何種許可方式。