Kikiola
Kikiola ist eine Hochleistungs-Vektor-Datenbank, die in Go geschrieben wurde. Es speichert, indexen und sucht nach Vektoren, wodurch es für Ähnlichkeitssuche, Empfehlungssysteme, künstliche Intelligenz und maschinelle Lernanwendungen geeignet ist.
Merkmale
- Tensorkompression
- Unterstützung mehrsprachiger Einbetten
- Unterstützung für hochdimensionale Vektoren
- Verarbeitet Parallelität und mehrere Schreibvorgänge
- Einfache und intuitive API für eine einfache Integration
- Indexierungstechniken für die schnelle Ähnlichkeitssuche
- Einbettung von Relevanzbewertung
- Schnell und effizienter Vektorspeicher und -abruf
- Texteinbettungsunterstützung für textbasierte Abfragen
- Skalierbare Architektur zum Umgang mit großen Datensätzen
- Verteilter Speicher: Mehrere Knoten oder Scherben zur Skalierbarkeit
- Objekte (z. B. Dokument, Bild, Audio, Video oder einen anderen Dateityp)
Laufen
Um Kikiola zu betreiben, stellen Sie sicher, dass Sie in Ihrem System losgelegt haben. Befolgen Sie dann folgende Schritte:
- Klon das Kikiola -Repository:
git clone https://github.com/0xnu/kikiola.git
- Navigieren Sie zum Projektverzeichnis:
- Bauen Sie das Projekt auf:
- Führen Sie den Kikiola -Server aus:
Der Kikiola -Server wird auf http://localhost:3400 ausgeführt.
Prüfen
Um Kikiola zu testen, stellen Sie sicher, dass Sie in Ihrem System losgelegt haben. Befolgen Sie dann folgende Schritte:
Verwendung, Anwendungsfälle und Benchmark
- Verwendung
- Docker
- Benchmark
- Kai
- Jfrog
- Gitlab
- Microsoft Azure
- Amazon Web Services (AWS)
- Google Cloud Platform (GCP)
- Erzeugen und speichern Einbettungen - Dokumente und Bilder
- Einbettungen erzeugen und speichern - Genomsequenz
- Einbettungen erzeugen und speichern - mehrsprachig
- Einbettungen erzeugen und lagern - umarme Gesicht?
- Erzeugen und Speichern von Einbettungen - Sec Form 10 -K - Seien Sie ein verantwortungsbewusster Mensch und verwenden Sie die Edgar -API. ?
- Erstellen und Speichern von Einbettungen - Videos
- Erstellen und Speichern von Einbettungen - Audios
Lizenz
Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert.
Copyright
(c) 2024 Finbars Oketunji.
