aquila
v0.4.0
Motor de búsqueda neuronal fácil de usar
Aquila DB es un motor de búsqueda neuronal. En otras palabras, es una base de datos para indexar vectores latentes generados por modelos ML junto con metadatos JSON para realizar la recuperación de K-NN . Es completamente fácil de configurar, el lenguaje agnóstico y suelta además de sus aplicaciones de aprendizaje automático. Aquila DB, a partir de las características actuales, es una solución lista para que los ingenieros de aprendizaje automático y los científicos de datos creen aplicaciones de recuperación de información neural fuera del cuadro con dependencias mínimas.
Este proyecto todavía está en la versión alfa y ya lo estamos utilizando en producción para alimentar la búsqueda semántica en https://aquila.network.
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Las características de búsqueda de Aquila DB Powers de Aquila Network. Aquí es donde Aquila DB encaja en todo el ecosistema:
Si eres serio y quieres sumergirte en la madriguera del conejo, lea nuestros blancos y especificaciones técnicas (que se trabajan activamente).
Como nota al margen , todo en Aquila Network se define por las especificaciones y se trata de una gran parte de nuestros esfuerzos. También mantenemos implementaciones de calidad de esas especificaciones con usuarios no técnicos en mente. Esto es para asegurarse de que: Aquila Network esté completamente abierta, descentralizada por diseño y justo. Puede seguir esas especificaciones para implementar su software alternativo y aún interactuar con la red sin ninguna restricción.
Ejecute curl -s -L https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/install.sh | /bin/bash -s -- -d 1 .
Necesita instalado Docker en su sistema
Imagen de compilación (Lite): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/Dockerfile -t aquiladb:local
Imagen de compilación (Big Data): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/DockerfileBig -t aquiladb:localbg
Ejecutar imagen (para implementar Aquila DB Lite): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:local
Ejecutar la imagen (para implementar Aquila DB Big): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:localbg
Actualmente tenemos múltiples bibliotecas de clientes en progreso para abstraer la comunicación entre Aquila DB implementada y sus aplicaciones.
Pitón
Nodo JS
Cuando usa una biblioteca de clientes para autenticarse con Aquiladb, es posible que necesite acceder a la misma clave privada (tecla de billetera) utilizada por Aquiladb. Esta llave está ubicada dentro /ossl/ Directorio dentro del contenedor de Docker Aquiladb (en su computadora si ha instalado AquiladB directamente sin Docker). Para acceder a las llaves dentro de su contenedor Aquiladb, siga los pasos a continuación:
CONTAINER ID para la instancia de Docker aquiladb que ya está ejecutando: docker psdocker cp CONTAINER_ID:/ossl/ ./ossl en su ubicación actual. Usa las llaves dentro de él. Si su tubería requiere que se generen las claves privadas con anticipación, puede hacerlo en su máquina host y luego montarla en el directorio del contenedor /ossl/ .
Correr:
mkdir -p <host>/ossl/
openssl genrsa -passout pass:1234 -des3 -out <host>/ossl/private.pem 2048
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -outform PEM -pubout -out <host>/ossl/public.pem
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -out <host>/ossl/private_unencrypted.pem -outform PEM
Este proyecto está quieto y estará bajo desarrollo activo con versiones de producción intermedia. Se puede usar como una base de datos independiente o como nodo participante en la red Aquila. Tenga en cuenta que el puerto Aquila (capa de red de pares de pares para nodos DB de Aquila) también es un trabajo en progreso. Actualmente, debe implementar sus modelos personalizados para alimentar las integridades vectoriales en Aquila DB, hasta que comiencen los desarrollos de Aquila Hub.
Hemos preparado un documento para que cualquier persona se interese para contribuir, inmediatamente comenzó con Aquila DB. Aquí está nuestra hoja de ruta de lanzamiento de alto nivel.
Hemos comenzado a conocer a los desarrolladores y hacer pequeñas conversaciones en Aquila DB. Aquí están las diapositivas que usamos en esas ocasiones: http://bit.ly/aquiladb-slides
Video:
A partir de las funciones actuales de lanzamiento de Aquiladb, puede construir aplicaciones de recuperación de información neural fuera del cuadro sin ninguna dependencia externa. Aquí hay algunos enlaces útiles para obtener más información y comenzar a construir:
Envíenos un correo electrónico para patrocinar este proyecto [email protected].
Si usa Aquila DB en un artículo académico, ¿lo haríamos? ser citado. Aquí están las dos formas de citar Aquila DB:
footnote{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}
@misc{AquilaNetwork2019AquilaDB,
title={AquilaDB: Neural Search Engine},
author={Jubin Jose, Nibin Peter},
howpublished={url{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}},
year={2019}
}
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