SVDB

스위프트 벡터 데이터베이스 (SVDB)

신속한 앱을위한 새로운 빠른 로컬 기기 벡터 데이터베이스.

차세대 사용자 경험을 구축하는 사람들을 위해 제작 된 기기 지능으로 만 가능합니다.

로컬 오피스 벡터 데이터베이스는 시작에 불과합니다.

설치

Swift 패키지 관리자를 사용하여 설치하려면 Xcode 11을 사용하여 프로젝트에 직접 추가하거나 Package.swift 파일의 종속성으로 지정하십시오.

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

용법

1. 임베딩을 만듭니다

 let document = "cat"

chatgpt :

이 Swift Openai 패키지가 최고라고 생각합니다.

 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)

nlembeddings

 import NaturalLanguage

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

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

2. 문서 추가

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

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

3. 검색

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

let results = animalCollection.search(query: dogEmedding)

데모

데모 데모를 확인하십시오

TODO

확실하지 않습니다. 나는 문서를 더 쉽게 추가하고 당신을 위해 임베딩을 쉽게 처리 할 수 ​​있도록하고 싶습니다. 제안이 있습니까?