Eine JavaScript -Bibliothek, die Vektorsuche und Lappen in Ihren Browser bringt!
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Mememo ist eine JavaScript-Bibliothek, die die hochmoderne HNSW-Suchtechnik der nächsten Nachbarn an die Browser-Umgebungen anpasst. Unser Toolkit entwickelt mit modernen und nativen Web-Technologien wie IndexedDB und Web Workers, und nutzt die hardware-seiten-Funktionen der Client-Seite, damit Forscher und Entwickler in Browsern Millionen von hochdimensionalen Vektoren effizient durchsuchen können. Mememo ermöglicht aufregende neue Design- und Forschungsmöglichkeiten wie private und personalisierte Inhalteerstellung und interaktives Prototyping, wie in unserem Beispiel -Anwendungslagenspielplatz demonstriert.
Mememo unterstützt sowohl Browser- als auch Node.js -Umgebungen. Um Mememo zu installieren, können Sie npm verwenden:
npm install mememoAnschließend können Sie einen Vektorindex erstellen und eine ungefähre Suche nach dem nächsten Nachbarn durch zwei Funktionen durchführen:
// Import the HNSW class from the MeMemo module
import { HNSW } from 'mememo' ;
// Creating a new index
const index = new HNSW ( { distanceFunction : 'cosine' } ) ;
// Inserting elements into our index in batches
let keys : string [ ] ;
let values : number [ ] [ ] ;
await index . bulkInsert ( keys , values ) ;
// Find k-nearest neighbors
let query : number [ ] ;
const { keys , distances } = await index . query ( query , k ) ; Klonen oder herunterladen dieses Repository:
git clone [email protected]:poloclub/mememo.gitInstallieren Sie die Abhängigkeiten:
npm installVerwenden Sie Vitest für Unit -Tests:
npm run test
Klonen oder herunterladen dieses Repository:
git clone [email protected]:poloclub/mememo.gitNavigieren Sie zum Beispielordner:
cd ./examples/rag-playgroundInstallieren Sie die Abhängigkeiten:
npm installDann führen Sie den Darlehenserklärer aus:
npm run dev
Navigieren Sie zu Localhost: 3000. Sie sollten sehen, wie drei Erklärer in Ihrem Browser laufen :)
Mememo wird von Jay Wang und Polo Chau geschaffen.
Um mehr über Mememo zu erfahren, lesen Sie unser Forschungsarbeit, das bei Sigir'24 veröffentlicht wurde.
@inproceedings { wangMeMemoOndeviceRetrieval2024 ,
title = { {{MeMemo}}: {{On-device Retrieval Augmentation}} for {{Private}} and {{Personalized Text Generation}} } ,
booktitle = { Proceedings of the 47th {{International ACM SIGIR Conference}} on {{Research}} and {{Development}} in {{Information Retrieval}} } ,
author = { Wang, Zijie J. and Chau, Duen Horng } ,
year = { 2024 } ,
urldate = { 2024-06-26 } ,
langid = { english }
}Die Software ist unter der MIT -Lizenz verfügbar.
Wenn Sie Fragen haben, können Sie ein Problem öffnen oder Jay Wang wenden.