vearch

Descripción general

Vearch es una base de datos de vectores distribuidos nativos de la nube para una búsqueda de similitud eficiente de vectores de incrustación en sus aplicaciones de IA.

Características clave

• Búsqueda híbrida : búsqueda vectorial y filtrado escalar.

• Rendimiento : recuperación de vector rápido: busca millones de objetos en milisegundos.

• Escalabilidad y confiabilidad : replicación y escala elástica.

Documento

API de reposo

• Tutorial | 参考文档

Openapis

• Tutorial

Sdk

• Python SDK

• Ir sdk

• Java SDK (en desarrollo)

Casos de uso

Use Vearch como un backend de memoria

• Langchain

• Llamado

• Langchaingo

• Langchain4j

Demostraciones del mundo real

• VisualSearch : Vearch se puede aprovechar para construir un sistema de búsqueda visual completo para indexar miles de millones de imágenes. También se requiere el complemento de recuperación de imágenes para la detección de objetos y la extracción de características.

Comienzo rápido

Implementar clúster de Vearch en K8s

Agregar gráficos a través del repositorio

 $ helm repo add vearch https://vearch.github.io/vearch-helm
$ helm repo update && helm install my-release vearch/vearch

Agregar gráficos del local

 $ git clone https://github.com/vearch/vearch-helm.git && cd vearch-helm
$ helm install my-release ./charts -f ./charts/values.yaml

Comience por Docker-Compose

modo independiente

 $ cd cloud
$ cp ../config/config.toml .
$ docker-compose --profile standalone up -d

modo de clúster

 $ cd cloud
$ cp ../config/config_cluster.toml .
$ docker-compose --profile cluster up -d

Implementar por Docker : Comience rápidamente con Vearch Docker Image, consulte DespliMePyByDocker

Compilar por código fuente : Compile rápidamente los códigos fuente, consulte SourCecompiledeployment

Componentes

Arquitectura de Vearch

Maestro : responsable de la gestión de esquemas, metadatos a nivel de clúster y coordinación de recursos.

Router : proporciona API RESTFUL: upsert , delete , search y query ; Enrutamiento de solicitud y fusión de resultados.

PartitionServer (PS) : aloja las particiones de documentos con replicación basada en balsa. Gamma es el motor de búsqueda vectorial central implementado en función de FAISS. Proporciona la capacidad de almacenar, indexar y recuperar los vectores y escalares.

Referencia

Referencia a citar cuando usa Vearch en un trabajo de investigación:

 @misc{li2019design,
      title={The Design and Implementation of a Real Time Visual Search System on JD E-commerce Platform},
      author={Jie Li and Haifeng Liu and Chuanghua Gui and Jianyu Chen and Zhenyun Ni and Ning Wang},
      year={2019},
      eprint={1908.07389},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.IR}
}

Comunidad

Puede informar errores o hacer preguntas en la página de problemas del repositorio.

Para la discusión pública de Vearch o para las preguntas, también puede enviar un correo electrónico a Vearch a [email protected].

Nuestro Slack: https://vearchworkspace.slack.com

Usuarios conocidos

Bienvenido a registrar el nombre de la empresa en este número: #230 (en orden de registro)

Licencia

Con licencia bajo la licencia Apache, versión 2.0. Para obtener detalles, consulte Licencia y aviso.

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