SVDB

Swift Vector -Datenbank (SVDB)

Eine neue, schnelle lokale On-Gerät-Vektor-Datenbank für Swift-Apps.

Erstellt für diejenigen, die die nächste Generation von Benutzererfahrungen bauen, nur mit On-Device-Intelligenz möglich.

Lokale Datenbanken für das Gerät sind nur der Anfang.

Installation

Um es mit dem Swift -Paket -Manager zu installieren, fügen Sie es entweder direkt mit Xcode 11 in Ihr Projekt hinzu oder geben Sie es als Abhängigkeit in der Paket.Swift -Datei an:

 // ...
dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/Dripfarm/SVDB.git", from: "1.0.0"),
],
//...

Verwendung

1. Erstellen Sie Einbettungen

 let document = "cat"

Chatgpt:

Ich finde, dass dieses Swift Openai -Paket das beste ist

 import OpenAI

func embed(text: String) async -> [Double]? {
	let query = EmbeddingsQuery(model: .textEmbeddingAda, input: text)

	let result = try! await openAI.embeddings(query: query)

	return result.data.first?.embedding
}

let wordEmbedding = embed(text: document)

Nlembeddings

 import NaturalLanguage

let embedding: NLEmbedding? = NLEmbedding.wordEmbedding(for: .english)

let wordEmedding = embedding?.vector(for: document) //returns double array

2. Fügen Sie Dokumente hinzu

 let animalCollection = SVDB.shared.collection("animals")

SVDB.shared.addDocument(text: document, embedding: wordEmbedding)

3. Suche

 let dogEmedding = embedding?.vector(for: "dog")

let results = animalCollection.search(query: dogEmedding)

Demo

Schauen Sie sich die Demo -Demo an

Todo

Ich bin mir nicht sicher. Ich möchte es einfacher machen, Dokumente hinzuzufügen und sich um die Einbettungen für Sie zu kümmern. Irgendwelche Vorschläge?