colbertdb

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ColbertDBは、ColbertとPlaidを使用して効率的な情報検索用に設計されたオープンソースデータベースです。 Ragatouilleに触発され、大幅に調達されたColbertDBは、検索された高級世代（RAG）アプリケーションのためのドキュメントチャンク、埋め込み、およびインデックスの複雑なプロセスを簡素化することを目指しています。このプロジェクトは、従来のベクトルデータベースからコルバートベースのインデックスに切り替える際に観察された大幅な改善から生まれました。

モチベーション

ColbertDBの背後にある動機は3つあります。

• より関連性の高い情報検索：ベクターデータベースからコルバートベースのインデックスに切り替えると、プロジェクトの情報検索が大幅に改善されました。これは、従来の方法よりもコルバートベースのインデックスの潜在的な利点を強調しました。

• 開発者に優しいインターフェイス：ドキュメントチャンク、埋め込み、インデックス作成のセットアップは、挑戦的でエラーが発生しやすい場合があります。 ColbertDBは、インテリジェントなデフォルトを備えたシンプルなインターフェイスを提供し、開発者が強力な情報検索機能をアプリケーションに統合しやすくするためのシンプルなインターフェイスを提供します。

• 外部モデルプロバイダーへの依存度の低下：埋め込みモデルを所有することは、外部埋め込みAPIに依存しないことと、より良い検索の関連性のために、基礎となるモデルを特定のドメインに微調整する能力を意味します。

特徴

• ColbertおよびPlaid Indexing：効率的かつ正確な情報検索のための最先端のColbertDBとPlaid戦略を活用します。
• シンプルAPI：コレクションの管理、ドキュメントの追加、および検索の実行のための使いやすいREST API。
• インテリジェントなデフォルト：ドキュメントチャンク、埋め込み、インデックス作成用の事前に構成された設定により、最小構成で最適なパフォーマンスが確保されます。
• Fastapi統合： Fastapiを使用して構築され、モダンで高速で堅牢なWebフレームワークを提供します。
• PythonおよびTypeScriptクライアント： PycolbertDBおよびColbertDB-TSは、シームレスな統合に利用できます。

colbertdbを実行します

Docker画像はCUDAベース画像を使用し、利用可能な場合はGPUを利用します。 CPUを使用してインデックス作成ドキュメントを使用すると、インデックスドキュメントが法外に遅くなるため、GPUを使用してハードウェアでColbertDBを実行することをお勧めします。ローカルに開始するには、Docker Running（https://www.docker.com/products/docker-desktop/）が必要です。

docker build . -t colbertdb:latest
docker run colbertdb:latest

または

 docker compose up --build