vearch

Aperçu

Vearch est une base de données vectorielle distribuée dans le cloud-Native pour une recherche de similitude efficace des vecteurs d'intégration dans vos applications d'IA.

Caractéristiques clés

• Recherche hybride : recherche vectorielle et filtrage scalaire.

• Performance : Fast Vector Retrieval - Recherche à partir de millions d'objets en millisecondes.

• Évolutivité et fiabilité : réplication et mise à l'échelle élastique.

Document

API RESTFULS

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SDK

• SDK Python

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• Java SDK (en cours de développement)

Cas d'utilisation

Utiliser Vearch comme backend de mémoire

• Lubriole

• Llamaindex

• Langchaingo

• Langchain4j

Demos du monde réel

• VisualSearch : Vearch peut être exploité pour créer un système de recherche visuel complet pour indexer des milliards d'images. Le plugin de récupération d'image pour la détection d'objets et l'extraction de fonctionnalités est également requis.

Démarrage rapide

Déployer le cluster VECHR sur K8S

Ajouter des graphiques via le repo

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

Ajouter des graphiques de local

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

Commencer par docker-compose

mode autonome

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

mode de cluster

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

Déployer par docker : Commencez rapidement par l'image VEARCH Docker, veuillez consulter DeployByDocker

Compiler par code source : Compilez rapidement les codes source, veuillez consulter SourceCompileDeployment

Composants

Architecture VEARCH

Master : Responsable de la gestion du schéma, des métadonnées au niveau des cluster et de la coordination des ressources.

Routeur : Fournit une API RESTful: upsert , delete , search ET query ; demander le routage et la fusion des résultats.

PartitionServer (PS) : héberge des partitions de documents avec réplication basée sur les radeaux. Gamma est le moteur de recherche de vecteur de base implémenté en fonction de FAISS. Il offre la capacité de stocker, d'indexer et de récupérer les vecteurs et les scalaires.

Référence

Référence à la cite lorsque vous utilisez Vearch dans un document de recherche:

 @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}
}

Communauté

Vous pouvez signaler des bogues ou poser des questions dans la page des problèmes du référentiel.

Pour une discussion publique sur VEARCH ou pour des questions, vous pouvez également envoyer un e-mail à [email protected].

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

Utilisateurs connus

Bienvenue pour enregistrer le nom de l'entreprise dans ce numéro: # 230 (par ordre d'enregistrement)

Licence

Licencié sous la licence Apache, version 2.0. Pour plus de détails, voir la licence et le préavis.

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