EmbedInDB

INCREDIN - EMPODER AI con memoria persistente

INCREDIN es una base de datos vectorial de código abierto y una biblioteca eficiente que convierte perfectamente bases de datos populares como MySQL, Postgresql y MS SQL Server en bases de datos vectoriales con cero esfuerzo.

Incruscador es una solución ideal para aplicaciones de IA como procesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y sistemas de recomendación, que ofrece una rápida indexación y recuperación. Su simple API y lenguaje de consulta aseguran la facilidad de uso y la integración perfecta.

Requisitos mínimos

Python 3.7 o superior.

Instalación

pip install embedin

Comienzo rápido

Almacenar incrustaciones en la memoria

 from embedin import Embedin

client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ])
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )  # Query the most similar text from the collection
print ( result )

Store incrustaciones en SQLite

 from embedin import Embedin

url = 'sqlite:///test.db'
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

Store incrustaciones en PostgreSQL

Iniciar contenedor PostgreSQL Docker

 cd docker
docker-compose up embedin-postgres

ejemplo

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_POSGRES_URL' , "postgresql+psycopg2://embedin:embedin@localhost/embedin_db" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

Almacenar incrustaciones en mysql

Iniciar contenedor Docker MySQL

 cd docker
docker-compose up embedin-mysql

ejemplo

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_MYSQL_URL' , "mysql+pymysql://embedin:embedin@localhost/embedin_db" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

Almacene los incrustaciones en SQL Server

Iniciar contenedor SQL Server Docker

 cd docker
docker-compose up embedin-mssql

ejemplo

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_MSSQL_URL' , "mssql+pymssql://sa:StrongPassword123@localhost/tempdb" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , url = url )
client . add_data ( texts = [ "This is a test" ], meta_data = [{ "source" : "abc4" }])
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

Más referencias

• Referencia de API

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Consulte la Guía de contribuyentes

HACER

• Falta de prueba unitaria en el índice FAISS (falla de segmentación)