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Memista: servicio de búsqueda de vectores de alto rendimiento

Memista es un servicio de búsqueda vectorial de alto rendimiento escrito en Rust que proporciona una API HTTP simple para almacenar y recuperar fragmentos de texto con sus incrustaciones vectoriales asociadas. Combina SQLite para el almacenamiento de metadatos con USEARCH para una búsqueda de similitud vectorial eficiente.

Características

Búsqueda de similitud vectorial rápida usando USEARCH
Almacenamiento persistente de trozos de texto y metadatos en SQLite
Soporte de bases de datos múltiples a través de la partición database_id
Documentación de OpenApi con múltiples opciones de interfaz de usuario (swagger, redoc, Rapidoc)
Variables a través de variables de entorno
ASYNC E/S para alto rendimiento

Puntos finales de API

Post /v1 /inserto

Inserte fragmentos de texto con sus incrustaciones en una base de datos especificada.

Post /v1 /búsqueda

Busque fragmentos similares utilizando incrustaciones vectoriales.

Eliminar /v1 /got

Deje caer una base de datos específica y su índice vectorial asociado.

Configuración

El servicio se puede configurar utilizando variables de entorno:

DATABASE_PATH : ruta al archivo de base de datos SQLite (predeterminado: "memista.db")
SERVER_HOST : dirección de host para vincular a (predeterminado: "127.0.0.1")
SERVER_PORT : puerto para escuchar (predeterminado: 8083)
LOG_LEVEL : nivel de registro (predeterminado: "Info")

Comienzo rápido

Instalar óxido y carga
Clon este repositorio
Cree un archivo .env con su configuración (opcional)
Ejecute el servidor:

cargo run

El servidor comenzará y la documentación de la API estará disponible en:

Swagger UI: http: // localhost: 8083/swagger
Redoc: http: // localhost: 8083/redoc
Rapidoc: http: // localhost: 8083/Rapidoc
Openapi JSON: http: // localhost: 8083/openapi.json

Uso de ejemplo

Insertar trozos

curl -X POST http://localhost:8083/v1/insert 
  -H " Content-Type: application/json " 
  -d ' {
    "database_id": "my_db",
    "chunks": [{
      "embedding": [0.1, 0.2],
      "text": "Sample text",
      "metadata": "{"source": "document1"}"
    }]
  } '

Buscar trozos

curl -X POST http://localhost:8083/v1/search 
  -H " Content-Type: application/json " 
  -d ' {
    "database_id": "my_db",
    "embeddings": [[0.1, 0.2]],
    "num_results": 5
  } '