Construye un buscador vectorial desde cero. Crea un índice con búsqueda exacta, filtros y un grafo HNSW simplificado para búsqueda aproximada.
Constrúyelo en tu lenguaje
El tester trata tu programa como una caja negra: sirve cualquier lenguaje. Estos son los más cómodos para este proyecto.
Proyecto en preparación: estamos completando y verificando el recorrido de implementación y sus pruebas. Las capacidades descritas son el objetivo del proyecto; todavía no está habilitado para comenzar.
La búsqueda vectorial recupera elementos por cercanía matemática en vez de coincidencia textual. Aquí construirás el motor que hay debajo de muchos sistemas de recuperación semántica.
El programa recibirá comandos NDJSON, conservará vectores identificados y responderá consultas con orden determinista. Primero establecerás la referencia exacta y después construirás un índice aproximado medible.
5 etapas repartidas en 3 fases. Cada etapa trae su guía y sus tests: avanzas cuando pasan.
Define el almacén, las métricas y una búsqueda exhaustiva confiable.
Añade filtros, reemplazos y reglas deterministas de consulta.
Construye y evalúa un grafo HNSW simplificado para acelerar la recuperación.
Construye una base de datos clave-valor desde cero. Implementa un motor con WAL, índices y compactación para entender cómo persisten tus datos.
Go · Rust
Construye un servidor compatible con Redis desde cero. Implementa RESP, un bucle de eventos y expiración de claves, y conéctate con redis-cli.
Go · Rust · Python
Construye un lector de SQLite desde cero. Abre un archivo real, recorre sus B-trees y ejecuta consultas SELECT al decodificar el formato binario documentado.
Go · Python · Java