vearch
v3.5.4
Vearchは、AIアプリケーションにベクトルを埋め込む効率的な類似性検索のためのクラウドネイティブ分散ベクトルデータベースです。
ハイブリッド検索：ベクトル検索とスカラーフィルタリングの両方。
パフォーマンス：高速ベクトル検索 - 数百万のオブジェクトからミリ秒単位で検索します。
スケーラビリティと信頼性：複製と弾性スケールアウト。
Python SDK
SDKに行きます
JavaSDK（開発中）
ラングチェーン
llamaindex
ランシャインゴ
langchain4j
K8SにVearch Clusterを展開します
レポを通してチャートを追加します
$ helm repo add vearch https://vearch.github.io/vearch-helm
$ helm repo update && helm install my-release vearch/vearch
ローカルからチャートを追加します
$ git clone https://github.com/vearch/vearch-helm.git && cd vearch-helm
$ helm install my-release ./charts -f ./charts/values.yaml
Docker-Composeから始めます
スタンドアロンモード
$ cd cloud
$ cp ../config/config.toml .
$ docker-compose --profile standalone up -d
クラスターモード
$ cd cloud
$ cp ../config/config_cluster.toml .
$ docker-compose --profile cluster up -d
Dockerによる展開：Vearch Docker画像からすばやく開始します。DeployByDockerを参照してください
ソースコードでコンパイル：ソースコードをすばやくコンパイルします。SourceCompileDeploymentを参照してください
Vearch Architecture
マスター：スキーマ管理、クラスターレベルのメタデータ、およびリソース調整を担当します。
ルーター：RESTFUL APIを提供します： upsert 、 delete 、 search 、 query 。ルーティングをリクエストし、結果をマージします。
PartitionServer（PS） ：ラフトベースの複製を備えたドキュメントパーティションをホストします。ガンマは、FAISSに基づいて実装されたコアベクトル検索エンジンです。ベクトルとスカラーを保存、インデックス作成、取得する能力を提供します。
研究論文でvearchを使用する場合の引用への参照：
@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}
}
バグを報告したり、リポジトリの問題ページで質問することができます。
Vearchの公開討論や質問については、[email protected]にメールを送信することもできます。
Slack：https：//vearchworkspace.slack.com
この号で会社名を登録するためのようこそ：＃230（登録の順に）
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