beyond_vector_search

Jenseits der Vektorsuche
Hybridvektor-/Wissensgrafik -Abfrage -Engine für erweiterte Datenabnahme

Installation

Wir haben Python == 3.9.18 verwendet und empfehlen, eine virtuelle Umgebung zu verwenden, um die erforderlichen Pakete zu installieren.

 pip install -r requirements.txt

Erstellen gefilterter Daten

• notebooks/parsing_json.ipynb : Filterdaten für Arxiv
• notebooks/parsing_cnn_news.ipynb : Filterdaten für CNN -Nachrichten filtern
• notebooks/parsing_wiki_movies.ipynb : Filterdaten für Wiki -Filme

Datensatz

Wir haben eine Teilmenge des ARXIV -Datensatzes von Kaggle verwendet, die 12.926 Muster enthält, und die Pickle -Datei wird unter "Beyond_Vector_search/data/filtered_data.pickle" bereitgestellt.

Quellcode

 make_vectordb.py: a script to build a vector database from a "data/filtered_data.pickle"

utils/
    - build_graph.py: a script containing helper functions for building the knowledge graph
    - parse_arxiv.py: a script containing helper functions for parsing the arxiv dataset
vector_graph/
    - bipartite_graph_dict.py: A custom implementation of the bipartite graph
    - bipartite_graph_networkx.py: An experimental implementation of the bipartite graph using networkx
    - embedding_models.py: A custom implementation of the embedding models for generating the text embeddings
workloads
    - keyword_extractor.py
    - query_gen.py: A script for generating the text queries given paper data points
    - workload_gen.sh: This is the script for generating the workloads we described in the report
testing
    - inference.py: A script for executing our various search query engines on the generated workloads
zy_testing
    - compute_metrics_cos.py: A script for computing the accuracy of our results utilizing various performance compute_metrics_cos