aquila

أكويلا دي بي

سهل الاستخدام محرك البحث العصبي

أكويلا دي بي هو محرك بحث عصبي. بمعنى آخر ، إنها قاعدة بيانات لفهرسة المتجهات الكامنة التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج ML جنبًا إلى جنب مع بيانات التعريف JSON لإجراء استرجاع K-NN . من السهل الإعداد ، والغنية ، والإسقاط بالإضافة إلى تطبيقات التعلم الآلي. Aquila DB ، اعتبارًا من الميزات الحالية ، يعد حلًا جاهزًا لمهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات لبناء تطبيقات استرجاع المعلومات العصبية خارج الصندوق مع الحد الأدنى من التبعيات.

لا يزال هذا المشروع في إصدار Alpha ونحن نستخدمه بالفعل في الإنتاج لتطوير البحث الدلالي على https://aquila.network.

هل تريد دعم هذا المشروع؟ نعم ، نحن نحب الحصول على نجمة ونصرخ ؟

انضم إلى Community Chat واحصل على الدعم:

من هذا ل

• إذا كنت تعمل في مشروع علم البيانات وتحتاج إلى تخزين جحيم الكثير من البيانات واسترداد بيانات مماثلة استنادًا إلى بعض متجهات الميزات ، فستكون هذه أداة مفيدة لك ، مع فوائد إضافية احتياجات تطبيق الويب الحقيقية.
• هل تتعامل مع الكثير من الصور والبيانات الوصفية ذات الصلة؟ تريد أن تجد منها مماثلة؟ أنت في المكان المناسب.
• إذا كنت تبحث عن قاعدة بيانات مستند ، فهذا ليس المكان المناسب لك.

تكنولوجيا

Aquila DB Powers Search ميزات Aquila Network. هنا هو المكان الذي يناسب Aquila DB في النظام البيئي بأكمله:

إذا كنت جادًا وتريد أن تغوص في حفرة الأرنب ، فاقرأ على خلفياتنا البيضاء والمواصفات التقنية (التي يتم العمل عليها بنشاط).

كملاحظة جانبية ، يتم تعريف كل شيء في شبكة Aquila من خلال المواصفات ويذهب جزء كبير من جهودنا. نحافظ أيضًا على تطبيقات عالية الجودة لتلك المواصفات مع مراعاة المستخدمين غير التقنيين. هذا هو التأكد من أن شبكة Aquila مفتوحة بالكامل ، ولامركزية حسب التصميم ، وعادلة. يمكنك اتباع هذه المواصفات لتنفيذ برنامجك البديل وما زالت تتفاعل مع الشبكة دون أي قيود.

ثَبَّتَ

ديبيان

Run curl -s -L https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/install.sh | /bin/bash -s -- -d 1 .

عامل ميناء

تحتاج إلى تثبيت Docker في نظامك

Build Image (Lite): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/Dockerfile -t aquiladb:local

بناء صورة (بيانات كبيرة): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/DockerfileBig -t aquiladb:localbg

تشغيل الصورة (لنشر Aquila DB Lite): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:local

Run Image (لنشر Aquila DB Big): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:localbg

العميل SDKs

لدينا حاليًا العديد من مكتبات العملاء قيد التقدم لتجريد التواصل بين Aquila DB المنشور وتطبيقاتك.

بيثون

عقدة JS

حيث تحصل على مفتاح خاص (مفتاح محفظة) لمصادقة العميل

عند استخدام مكتبة عميل للمصادقة باستخدام Aquiladb ، قد تحتاج إلى الوصول إلى نفس المفتاح الخاص (مفتاح المحفظة) الذي يستخدمه Aquiladb. يقع هذا المفتاح داخل /ossl/ Directory داخل حاوية Aquiladb Docker (في جهاز الكمبيوتر الخاص بك إذا كنت قد قمت بتثبيت Aquiladb مباشرة بدون Docker). للوصول إلى المفاتيح داخل حاوية Aquiladb الخاصة بك ، اتبع الخطوات أدناه:

• حدد CONTAINER ID لمثيل aquiladb Docker بالفعل: docker ps
• خذ نسخة من المفاتيح الخاصة من حاوية Docker إلى جهاز المضيف الخاص بك: docker cp CONTAINER_ID:/ossl/ ./
• الآن سترى دليلًا جديدًا يدعى ossl في موقعك الحالي. استخدم المفاتيح بداخله.

نصائح للمستخدمين المتقدمين

إذا كان خط الأنابيب الخاص بك يتطلب إنشاء المفاتيح الخاصة مسبقًا ، فيمكنك القيام بذلك في جهاز المضيف الخاص بك ثم قم بتركيبه إلى الحاوية /ossl/ Directory.

يجري:

 mkdir -p <host>/ossl/
openssl genrsa -passout pass:1234 -des3 -out <host>/ossl/private.pem 2048
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -outform PEM -pubout -out <host>/ossl/public.pem
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -out <host>/ossl/private_unencrypted.pem -outform PEM

تقدم

لا يزال هذا المشروع وسيكون تحت التطوير النشط مع إصدارات الإنتاج الوسيطة. يمكن استخدامه إما كقاعدة بيانات مستقلة أو كعقدة مشاركة في شبكة Aquila. يرجى ملاحظة أن Aquila Port (طبقة شبكة نظير الأقران لعقد Aquila DB) هو أيضًا عمل مستمر. حاليًا ، تحتاج إلى نشر النماذج المخصصة لتغذية التضمينات المتجهات إلى Aquila DB ، حتى تبدأ تطورات Aquila Hub.

يساهم

لقد أعدنا وثيقة لجعل أي شخص مهتم بالمساهمة ، بدأ على الفور مع Aquila DB. هنا هو خريطة طريق الإصدار عالية المستوى لدينا.

يتعلم

لقد بدأنا في مقابلة المطورين وإجراء محادثات صغيرة على Aquila DB. فيما يلي الشرائح التي نستخدمها في تلك المناسبات: http://bit.ly/aquiladb-slides

فيديو:

اعتبارًا من ميزات إصدار Aquiladb الحالية ، يمكنك بناء تطبيقات استرجاع المعلومات العصبية خارج المربع دون أي تبعيات خارجية. فيما يلي بعض الروابط المفيدة لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع والبدء في البناء:

• نشرت Microsoft ورقة فيديو و youtube على هذا على متن أي شخص مهتم:
  • الورق: https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2017/06/inr-061-mitra-neuralir-intro.pdf
  • الفيديو: https://www.youtube.com/watch؟v=G1PGO5YTIKG
• التضمينات لكل شيء: ابحث في عصر الشبكة العصبية: https://www.youtube.com/watch؟v=jghvjxp9nhw
• تعتبر أجهزة الترميز التلقائي إحدى خوارزميات التعلم العميقة التي ستساعدك على بناء ناقلات دلالية - أساس لاسترجاع المعلومات العصبية. فيما يلي بعض الروابط إلى الأشعة تحت الحمراء للتشويرة التلقائية:
  • انتقل إلى الفصل 15 في هذا الرابط: https://www.cs.toronto.edu/~hinton/coursera_lectures.html
  • https://www.coursera.org/lecture/ml-foundations/examples-of-document-retrival-in-action-cw25h
  • https://www.coursera.org/lecture/intro-to-deep-learning/autoencoders-101-qboa
• لاحظ أن فكرة استرجاع المعلومات لا تنطبق فقط على البيانات النصية ولكن لأي بيانات. كل ما عليك فعله هو تشفير أي نوع من البيانات المصدر إلى متجه كثيف مع شبكات عصبية عميقة.

الرعاة لدينا

أرسل لنا مراسلتها عبر البريد الإلكتروني لرعاية هذا المشروع [email protected].

نقلا عن أكويلا دي بي

إذا كنت تستخدم Aquila DB في ورقة أكاديمية ، فسن؟ ليتم الاستشهاد بها. فيما يلي طريقتان للذكر Aquila DB:

 footnote{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}

 @misc{AquilaNetwork2019AquilaDB,
  title={AquilaDB: Neural Search Engine},
  author={Jubin Jose, Nibin Peter},
  howpublished={url{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}},
  year={2019}
}

رخصة

ملف ترخيص Apache 2.0

تم إنشاؤه بواسطة ❤ مع A-MMA (A_ മ്മ)