aquila
v0.4.0
Einfach zu bedienender neuronaler Suchmaschine
Aquila DB ist eine neuronale Suchmaschine. Mit anderen Worten, es handelt sich um eine Datenbank, um latente Vektoren zu indexieren, die von ML-Modellen zusammen mit JSON-Metadaten generiert werden, um das K-NN -Abruf durchzuführen. Neben Ihren Anwendungen für maschinelles Lernen ist es tot, einfach einzurichten, Sprachunagnostisch und fallen zu lassen. Aquila DB ist nach aktuellen Merkmalen eine fertige Lösung für Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler, um neuronale Informationsabrufanwendungen mit minimalen Abhängigkeiten zu erstellen.
Dieses Projekt befindet sich noch in der Alpha -Version und wir verwenden es bereits in der Produktion, um semantische Suche unter https://aquila.network zu betreiben.
Möchten Sie dieses Projekt unterstützen? Ja, wir lieben es, einen Stern zu bekommen und zu schreien ?
Schließen Sie sich Community -Chat an und erhalten Sie Unterstützung:
Aquila DB Powers Suchfunktionen von Aquila Network. Hier passt Aquila DB in das gesamte Ökosystem:
Wenn Sie es ernst meinen und das Kaninchenloch heruntertauchen möchten, lesen Sie unsere Whitepapers und technischen Spezifikationen (aktiv gearbeitet werden).
Nebenbei bemerkt , alles im Aquila -Netzwerk wird durch die Spezifikationen definiert und ein großer Teil unserer Bemühungen geht darauf ein. Wir behalten auch qualitativ hochwertige Implementierungen dieser Spezifikationen bei nicht-technischen Nutzern bei. Dies soll sicherstellen, dass das Aquila -Netzwerk vollständig offen, durch Design und fair dezentralisiert ist. Sie können diese Spezifikationen befolgen, um Ihre alternative Software zu implementieren und weiterhin ohne Einschränkungen mit dem Netzwerk zu interagieren.
Führen Sie curl -s -L https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/install.sh | /bin/bash -s -- -d 1 .
Sie müssen Docker in Ihrem System installiert
Bild erstellen (Lite): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/Dockerfile -t aquiladb:local
Bild erstellen (Big Data): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/DockerfileBig -t aquiladb:localbg
Image ausführen (um Aquila DB Lite bereitzustellen): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:local
Image ausführen (um Aquila DB Big bereitzustellen): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:localbg
Derzeit verfügen wir über mehrere Client -Bibliotheken, um die Kommunikation zwischen bereitgestellten Aquila DB und Ihren Anwendungen abstrahieren.
Python
Knoten JS
Wenn Sie eine Client -Bibliothek verwenden, um sich mit Aquiladb zu authentifizieren, benötigen Sie möglicherweise denselben privaten Schlüssel (Brieftaschenschlüssel), der von Aquiladb verwendet wird. Dieser Schlüssel befindet sich innerhalb /ossl/ Verzeichnis im Aquiladb Docker -Container (in Ihrem Computer, wenn Sie Aquiladb direkt ohne Docker installiert haben). Um auf die Tasten in Ihrem Aquiladb -Container zuzugreifen, befolgen Sie die folgenden Schritte:
CONTAINER ID für die bereits laufende aquiladb -Docker -Instanz: docker psdocker cp CONTAINER_ID:/ossl/ ./ossl an Ihrem aktuellen Standort. Verwenden Sie die Schlüssel darin. Wenn für Ihre Pipeline die privaten Schlüssel im Voraus erzeugt werden müssen, können Sie dies in Ihrem Host -Computer tun und dann an dem Container /ossl/ Verzeichnis des Containers montieren.
Laufen:
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
Dieses Projekt steht still und wird mit Zwischenproduktionsveröffentlichungen aktiv entwickelt. Es kann entweder als eigenständige Datenbank oder als teilnehmender Knoten im Aquila -Netzwerk verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass Aquila Port (Peer-Peer-Netzwerkschicht für Aquila DB-Knoten) ebenfalls in Arbeit ist. Derzeit müssen Sie Ihre benutzerdefinierten Modelle bereitstellen, um Vektor -Einbettungen in Aquila DB zu füttern, bis die Entwicklungen von Aquila Hub beginnen.
Wir haben ein Dokument vorbereitet, um jeden zu interessieren, um einen Beitrag zu leisten, und sofort mit Aquila DB begonnen. Hier ist unsere hochrangige Release Roadmap.
Wir haben begonnen, Entwickler zu treffen und kleine Gespräche über Aquila DB zu führen. Hier sind die Folien, die wir bei diesen Gelegenheiten verwenden: http://bit.ly/aquiladb-Slides
Video:
Nach den aktuellen Funktionen von Aquiladb können Sie neuronale Informationsabrufanwendungen ohne externe Abhängigkeiten aus dem Box erstellen. Hier sind einige nützliche Links, um mehr darüber zu erfahren und mit dem Aufbau zu beginnen:
Senden Sie uns eine E -Mail, um dieses Projekt [email protected] zu sponsern.
Wenn Sie Aquila DB in einem akademischen Papier verwenden, würden wir? zitiert werden. Hier sind die beiden Möglichkeiten, Aquila DB zu zitieren:
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}
}
Apache -Lizenz 2.0 Lizenzdatei
Erstellt von ❤️ mit A-MMA (a_ മ്മ)
