vearch

Ringkasan

Vearch adalah database vektor terdistribusi cloud-asli untuk pencarian kesamaan yang efisien dari vektor embedding dalam aplikasi AI Anda.

Fitur utama

• Pencarian hibrida : Pencarian vektor dan penyaringan skalar.

• Kinerja : Pengambilan Vektor Cepat - Cari dari jutaan objek dalam milidetik.

• Skalabilitas & Keandalan : Replikasi dan penskalaan elastis.

Dokumen

API yang tenang

• Tutorial | 参考文档

Openapis

• Tutorial

SDK

• Python SDK

• Pergi SDK

• Java SDK (sedang dikembangkan)

Kasus penggunaan

Gunakan vearch sebagai backend memori

• Langchain

• Llamaindex

• Langchaingo

• Langchain4j

Demo dunia nyata

• VisualSearch : Vearch dapat dimanfaatkan untuk membangun sistem pencarian visual lengkap untuk mengindeks miliaran gambar. Plugin pengambilan gambar untuk deteksi objek dan ekstraksi fitur juga diperlukan.

Awal yang cepat

Menyebarkan cluster vearch pada K8S

Tambahkan grafik melalui repo

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

Tambahkan grafik dari lokal

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

Mulailah dengan komposisi Docker

mode mandiri

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

mode cluster

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

Deploy by Docker : Mulai dengan cepat dengan gambar Vearch Docker, silakan lihat DeploybyDocker

Kompilasi Kode Sumber : Cepat Kompilasi Kode Sumber, silakan lihat SourceCompiledeployment

Komponen

Arsitektur Vearch

Master : Bertanggung jawab atas manajemen skema, metadata tingkat cluster, dan koordinasi sumber daya.

Router : Menyediakan API RESTful: upsert , delete , search and query ; Permintaan perutean, dan penggabungan hasil.

PartitionServer (PS) : Hosts Partisi dokumen dengan replikasi berbasis rakit. Gamma adalah mesin pencari vektor inti yang diimplementasikan berdasarkan FAISS. Ini memberikan kemampuan menyimpan, mengindeks, dan mengambil vektor dan skalar.

Referensi

Referensi untuk mengutip saat Anda menggunakan vearch dalam makalah penelitian:

 @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}
}

Masyarakat

Anda dapat melaporkan bug atau mengajukan pertanyaan di halaman masalah repositori.

Untuk diskusi publik tentang Vearch atau untuk pertanyaan, Anda juga dapat mengirim email ke [email protected].

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

Pengguna yang dikenal

Selamat datang untuk mendaftarkan nama perusahaan dalam edisi ini: #230 (dalam urutan pendaftaran)

Lisensi

Lisensi di bawah lisensi Apache, versi 2.0. Untuk detail, lihat lisensi dan pemberitahuan.

Memperluas