Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 21:50 UTC

qdrant / fastembed

Fast, Accurate, Lightweight Python library to make State of the Art Embedding

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 3 193 зірки⑂ 246 форківз лип. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#embeddings#openai#rag#retrieval#retrieval-augmented-generation#vector-search

qdrant/fastembed має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (91/100), найнижчий — AI Readiness (65/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

93
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

93
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

QdrantОрганізація · підтверджений домен
1 808 підписників133 публічні репозиторіїз жовт. 2020 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIfastembed0.8.05 165 39644171 день томуvectorembeddingneuralsearchqdrantsentence-transformers

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

77Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
13.2/36Ритм комітів — 19/52 тижнів із комітами
14.9/18Обсяг комітів — 45 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year45
human_commit_share0,9
days_since_last_push1
active_weeks_last_year19

Дисципліна релізів

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 27 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 171 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~55 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count27
latest_release_tagv0.8.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release171
mean_days_between_releases55
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

86Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
56.8/60Зірки — 3 193 зірок
19.9/25Форки — 246 форків
7.4/15Спостерігачі — 22 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks246
stars3 193
watchers22
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 5 165 396 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfastembed
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 165 396
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 57% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 33 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled33
top_contributor_share0,575

Реактивність на issue та PR

71Добрий
Як обчислюється оцінка
29.9/42Вирішення issue — закрито 71% issue
23.4/30Прийняття PR — злито 288/370 вирішених PR
5.6/13Newcomer PR acceptance — злито 3/7 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/20 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs288
open_issues78
closed_issues193
prs_merged_7d3
prs_decided_7d5
prs_merged_30d7
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,712
closed_unmerged_prs82
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d7

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
23.4/25Охоплення власника — 1 808 підписників у qdrant
24.7/25Послужний список — 133 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers1 808
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginqdrant
public_repos133
account_age_days2 144

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 171 дн. тому
20/20Історія версій — 44 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfastembed
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish171

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://qdrant.github.io/fastembed/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsembeddings, openai, rag, retrieval, retrieval-augmented-generation, vector-search
has_wikiні
homepagehttps://qdrant.github.io/fastembed/
docs_sitehttps://qdrant.github.io/fastembed/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 16/20 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 20 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages27
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:fastembed@0.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 27 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

65Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 83 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,922
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

65Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — fastembed/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 10 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsfastembed/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (fastembed/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/84 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes21 350
source_files_sampled84
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

3 193зірок GitHub
33контриб'юторів
45комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
27релізів
1бас-фактор
78відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 246 ⇿
0Зірки
246Форки
27Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

05010015020025024152023-092025-032026-09
Мажорні 0Мінорні 8Патчі 19

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-10 21:49 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9CI-Tests28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 16/20 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIonnxruntime—pyproject.toml
PyPItqdm^4.66pyproject.toml
PyPIrequests^2.31pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.15,<1.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.20,<2.0pyproject.toml
PyPIloguru^0.7.2pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPImmh3>=4.1.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpy-rust-stemmers^0.1.0pyproject.toml
Усі залежності 165

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 155 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIhuggingface-hub1.5.0пряма
PyPIloguru0.7.2пряма
PyPImmh35.2.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIonnxruntime1.23.2пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpy-rust-stemmers0.1.5пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPItokenizers0.22.2пряма
PyPItqdm4.67.3пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIast-serialize0.8.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-lru2.2.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs6.2непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcairocffi1.7.1непряма
PyPIcairosvg2.8.2непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcssselect20.9.0непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.0непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfqdn1.4.0непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.58непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.3.2непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.13.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.10непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.3.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-material9.7.4непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.6непряма
PyPImknotebooks0.8.0непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImypy2.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.5.6непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf7.34.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyreadline33.5.4непряма
PyPIpyright1.1.408непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.1.0непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.4непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.2непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.1.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:fastembed@0.8.0 тягне 27 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з qdrant/fastembed. Читати поруч →

92infino-ai/infinoEmbedded retrieval library built on Parquet. Fast, efficient, and scalable.Відмінний97redis/redis-vl-pythonRedis Vector Library (RedisVL) -- the AI-native Python client for Redis.Винятковий94qdrant/qdrant-clientPython client for Qdrant vector search engineВинятковий93neuml/txtai💡 All-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflowsВинятковий94Tencent/WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.Винятковий94infiniflow/infinityThe AI-native database built for LLM applications, providing incredibly fast hybrid search of dense vector, sparse vector, tensor (multi-vector), and full-text.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.