O banco de dados vetorial criptografado.
Seus dados nunca saem da sua máquina em texto simples.

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O que é XTrace?

Todo banco de dados vetorial no mercado exige que você entregue seus dados a terceiros em texto simples. O XTrace não. Seus documentos e vetores de embedding são criptografados na sua máquina antes de qualquer coisa ser transmitida. O servidor armazena e pesquisa sobre textos cifrados — ele calcula resultados de vizinhos mais próximos sem nunca ver o texto simples. Seus dados permanecem seus, mesmo durante a pesquisa.

O SDK possui dois módulos:

x-vec — pesquisa vetorial criptografada. Armazene e consulte trechos de texto com criptografia de ponta a ponta.
x-mem — memória criptografada para agentes de IA (em breve).

Como Funciona

    Your Machine                              XTrace Server
┌────────────────────────┐                ┌─────────────────────────┐
│                        │                │                         │
│  Documents + Queries   │                │  Stores only ciphertext │
│         │              │                │                         │
│         ▼              │                │  Searches over          │
│  Embed + Encrypt       │── ciphertext ─▶│  encrypted vectors      │
│  (keys stay here)      │                │  (never decrypts)       │
│         ▲              │                │                         │
│         │              │◀─ ciphertext ──│  Returns encrypted      │
│  Decrypt results       │                │  results                │
│                        │                │                         │
└────────────────────────┘                └─────────────────────────┘
  Secret key never leaves                   Zero knowledge

O XTrace criptografa tudo na sua máquina antes que qualquer coisa toque a rede. Seu conteúdo é embedado localmente com um modelo de sua escolha, e tanto os vetores resultantes quanto o texto bruto são criptografados com criptografia homomórfica Paillier e AES-256, respectivamente. O servidor armazena e opera apenas sobre textos cifrados. Quando você pesquisa, sua consulta é criptografada da mesma forma. A chave secreta nunca sai do seu ambiente, e o servidor nunca vê um único byte de texto simples. Verifique a criptografia

Início Rápido

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Instalação

# Base SDK
uv pip install xtrace-ai-sdk

# Com suporte a embedding local (Sentence Transformers)
uv pip install "xtrace-ai-sdk[embedding]"

Requer Python 3.11+.

Documentação

Documentação completa em docs.xtrace.ai, ou construa localmente:

cd docs && make html

CLI

A maneira mais rápida de ir do zero aos resultados de pesquisa:

uv pip install "xtrace-ai-sdk[cli]"

xtrace init                                    # configurar credenciais + chaves de criptografia
xtrace kb create my-first-kb                   # criar uma base de conhecimento (anote o ID da KB)
xtrace xvec load ./my-docs/ <KB_ID>            # criptografar e enviar documentos
xtrace xvec retrieve <KB_ID> "sua consulta"    # pesquisar

Python SDK

Exemplo completo assíncrono:

import asyncio
from xtrace_sdk.x_vec.utils.execution_context import ExecutionContext
from xtrace_sdk.x_vec.crypto.key_provider import PassphraseKeyProvider
from xtrace_sdk.x_vec.data_loaders.loader import DataLoader
from xtrace_sdk.x_vec.inference.embedding import Embedding
from xtrace_sdk.integrations.xtrace import XTraceIntegration
from xtrace_sdk.x_vec.retrievers.retriever import Retriever

# One-time setup: generate your private cryptographic state and save it
provider = PassphraseKeyProvider("your-secret-passphrase")
ctx = ExecutionContext.create(
    key_provider=provider,
    homomorphic_client_type="paillier_lookup",
    embedding_length=512,
    key_len=1024,
    path="data/exec_context",
)

embed  = Embedding("sentence_transformer", "mixedbread-ai/mxbai-embed-large-v1", 512)
xtrace = XTraceIntegration(org_id="your_org_id", api_key="your_api_key")

async def main():
    # Encrypt and store documents — content and vectors never leave in plaintext
    loader = DataLoader(ctx, xtrace)
    docs   = [{"chunk_content": "XTrace encrypts your embeddings.", "meta_data": {}}]
    vectors = [await embed.bin_embed(d["chunk_content"]) for d in docs]
    index, db = await loader.load_data_from_memory(docs, vectors)
    await loader.dump_db(db, index=index, kb_id="your_kb_id")

    # Query with an encrypted vector — the server never sees the query in plaintext
    retriever = Retriever(ctx, xtrace)
    vec     = await embed.bin_embed("How does XTrace protect my data?")
    ids     = await retriever.nn_search_for_ids(vec, k=3, kb_id="your_kb_id")
    results = await retriever.retrieve_and_decrypt(ids, kb_id="your_kb_id")
    for r in results:
        print(r["chunk_content"])

asyncio.run(main())

Verifique a Criptografia

Este repositório existe para que você mesmo possa verificar a criptografia. Os testes rodam totalmente offline e não requerem conta XTrace:

uv pip install -e ".[dev]"
pytest tests/x_vec/

test_paillier_encryption.py e test_paillier_lookup_encryption.py verificam a ida e volta de criptografia/descriptografia e a adição homomórfica em textos cifrados — as mesmas primitivas que o SDK usa ao enviar dados para o XTrace. A chave secreta nunca sai da sua máquina.

Contribuindo

Aceitamos contribuições. Consulte CONTRIBUTING.md para diretrizes.

Licença

Apache 2.0 — veja LICENSE.

xtrace-sdk

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