iota

IOTA - Eine minimale lokale Einbettungsdatenbank .

Motivation

Dieses Projekt wurde mit dem Ziel durchgeführt, einige meiner Lieblingsfunktionen aus vorhandenen Vektorspeichern zu reproduzieren und gleichzeitig Minimalismus und Einfachheit beizubehalten.

Wichtig

Dies ist keineswegs skalierbar, sollte aber für kleinere Projekte ausreichen.

Installation

Installieren Sie das Paket über PYPI:

pip install iotadb

Verwendung

Hier ist ein sehr einfaches Beispiel:

 from iotadb import IotaDB , Document

# Define a list of documents
docs = [
    Document ( text = "That is a happy dog" ),
    Document ( text = "That is a very happy person" ),
    Document ( text = "Today is a sunny day" )
]

# Create a collection
db = IotaDB ()
db . create_collection ( name = "my_collection" , documents = docs )

# Query documents within your collection
results = db . search ( "That is a happy person" , return_similarities = True )

for doc , score in results :
    print ( f"Text: { doc . text } " )
    print ( f"similarity: { score :.3f } n " )

Weitere Beispiele finden Sie im Verzeichnis /examples .

Merkmale

• Einfache Schnittstelle : Einfach zu verwendende API für Datenbankvorgänge.
• Leichte Implementierung : Minimale Ressourcenauslastung.
• Lokale Speicherung : Geschäfte Einbettungen vor Ort für schnelles und agebreitendes.
• Schnelle Indexierung : Effiziente Einbettungsindexierung für Speicher und Abruf.

Anwendungsfälle

• Abfrage mit natürlicher Sprache : Suchen Sie nach relevanten Dokumenten mit einfachen Abfragen der natürlichen Sprache.
• Kontextzusammenfassung : Integrieren Sie Dokumente in LLM-Kontexte wie GPT-3 für datenversorgte Aufgaben.
• Ähnlichkeitssuche : Finden Sie ähnliche Elemente/Dokumente basierend auf ihren Einbettungen.

Beitragen

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