Sobre o projeto

Lance é um formato de lakehouse de código aberto projetado para cargas de trabalho de IA multimodal. Ele fornece uma especificação unificada de arquivo, tabela e catálogo para construir um lakehouse completo em armazenamento de objetos. Os principais recursos incluem busca híbrida expressiva (combinando similaridade vetorial, BM25 de texto completo e análises SQL), acesso aleatório extremamente rápido (100x mais rápido que Parquet ou Iceberg para acesso aleatório), suporte nativo a dados multimodais (imagens, vídeos, áudio, texto, embeddings), evolução eficiente de dados com colunas retroativas, versionamento de cópia zero com transações ACID e viagem no tempo, e integrações ricas com ecossistemas como Apache Arrow, Pandas, Polars, DuckDB, Spark, Ray, Trino, Flink e catálogos abertos. O projeto inclui uma implementação principal em Rust, ligações Python (PyO3), ligações Java (JNI) e documentação. Benchmarks mostram tempos médios de resposta abaixo de um milissegundo para busca vetorial em 1 milhão de vetores e ganhos significativos de desempenho sobre Parquet para acesso aleatório e análises. Lance é desenvolvido ativamente e aceita contribuições.