SVDB

Swift Vectorデータベース（SVDB）

Swiftアプリ用の新しい高速ローカルオンデバイスベクトルデータベース。

次世代のユーザーエクスペリエンスを構築するためのために構築され、デバイスのインテリジェンスでのみ可能です。

ローカルオンデバイスベクトルデータベースはほんの始まりに過ぎません。

インストール

Swift Package Managerを使用してインストールするには、Xcode 11を使用してプロジェクトに直接追加するか、Package.swiftファイルの依存関係として指定します。

 // ...
dependencies: [
    .package(url: "https://github.com/Dripfarm/SVDB.git", from: "1.0.0"),
],
//...

使用法

1.埋め込みを作成します

 let document = "cat"

chatgpt：

この迅速なOpenaiパッケージが最高だと思います

 import OpenAI

func embed(text: String) async -> [Double]? {
	let query = EmbeddingsQuery(model: .textEmbeddingAda, input: text)

	let result = try! await openAI.embeddings(query: query)

	return result.data.first?.embedding
}

let wordEmbedding = embed(text: document)

nlembedings

 import NaturalLanguage

let embedding: NLEmbedding? = NLEmbedding.wordEmbedding(for: .english)

let wordEmedding = embedding?.vector(for: document) //returns double array

2.ドキュメントを追加します

 let animalCollection = SVDB.shared.collection("animals")

SVDB.shared.addDocument(text: document, embedding: wordEmbedding)

3。検索

 let dogEmedding = embedding?.vector(for: "dog")

let results = animalCollection.search(query: dogEmedding)

デモ

デモデモをご覧ください

トト

わからない。ドキュメントを追加し、埋め込みの世話をしやすくしたいと思います。何か提案はありますか？