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ahnlich

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켈 참고 : Ahnlich는 아직 생산 준비가되지 않았으며 여전히 테스트 중이므로 변화를 끊는 경험이있을 수 있습니다.

"ähnlich"는 독일어와 비슷한 것을 의미합니다. 사용 및 개발을위한 여러 도구로 구성됩니다.

ahnlich-db : 해당 메타 데이터 (키 값 맵)와 함께 임베딩/벡터를 저장하기위한 메모리 벡터 키 값 저장소. AI/ML 엔지니어가 선형 (코사인, 유클리드) 또는 비선형 유사성 (KDTREE) 알고리즘을 사용하여 유사한 벡터를 저장하고 검색 할 수있는 강력한 시스템입니다. 또한 메타 데이터 값 내에서 검색을 활용하여 메타 데이터 값을 사용하여 항목을 필터링 할 수 있습니다. 간단한 예는 다음과 같습니다

 GETSIMN 2 WITH [0.2, 0.1] USING cosinesimilarity IN my_store WHERE (page != hidden)

// example query
get_sim_n(
    store="my_store",
    search_input=[0.2, 0.1],
    closest_n=2,
    algorithm=CosineSimilarity,
    condition=Predicate::NotEquals{
      key="page",
      value="hidden",
  },
)

ahnlich-ai : AI 프록시 ahnlich-db 와 통신하고, 원시 입력을 받고, 임베딩으로 변환하고, DB 내에 저장합니다. 그 후 개발자/엔지니어가 이미지/텍스트와 같은 원시 입력을 사용하여 동일한 매장에 쿼리를 발행 할 수있게하여 기능을 확장합니다. 매장 색인 및 쿼리를 위해 선택할 수있는 여러 개의 상용 모델이 있습니다.

 CREATESTORE my_store QUERYMODEL all-minilm-l6-v2 INDEXMODEL all-minilm-l6-v2

// example query
create_store(
    store="my_store",
    index_model="all-minilm-l6-v2",
    query_model="all-minilm-l6-v2",
)

ahnlich-client-rs : 연결 풀링을 지원하는 ahnlich-db 및 ahnlich-ai 용 Rust Client.
ahnlich-client-py : 연결 풀링을 지원하는 ahnlich-db 및 ahnlich-ai 용 Python Client.
ahnlich-cli : ahnlich-db 및 ahnlich-ai 쿼리하기위한 CLI

건축학

아키텍처 다이어그램

용법

ahnlich-db , ahnlich-ai 및 ahnlich-cli Docker 이미지와 함께 여러 플랫폼의 바이너리로 포장되어 출시됩니다.

DB는 AI 프록시없이 사용할 수 있습니다. 모든 클라이언트가 둘

도커 이미지.

Note :

인수와 명령은 인용문으로 전달되어야합니다. EG : docker run <image_name> "ahnlich-db run --enable-tracing --port 8000"
CLI는 Docker 이미지에 포장됩니다.

설치

Binaries를 다운로드하십시오

GitHub 릴리스에서 ai 및 db 용 Ahnlich Binaries를 다운로드 할 수 있습니다.

wget :

wget https://github.com/deven96/ahnlich/releases/download/bin%2Fdb%2F0.0.0/aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz

파일 추출 :

tar -xvzf aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz

이진을 실행하십시오 :
```
./ahnlich-db  
```

aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz 아키텍처에 적합한 파일 이름으로 교체하십시오. ai 의 경우 해당 ai 바이너리를 다운로드하여 추출하여 ./ahnlich-ai 사용하여 실행하십시오.

Docker 사용

Ahnlich의 미리 빌드 Docker 이미지를 가져올 수 있습니다.

ahnlich ai :

docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest

Ahnlich DB :

docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest

예제 Docker Compose

아래는 docker-compose.yaml ahnlich-db 예제 ahnlich-ai .

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1369:1369 "

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1370:1370 "

  # optional jaeger service whenever --enable-tracing and
  # --otel-endpoint is used
  jaeger :
    image : jaegertracing/all-in-one:${JAEGER_VERSION:-latest}
    ports :
      - " 16686:16686 "
      - " 1888:1888 " # pprof extension
      - " 8888:8888 " # Prometheus metrics exposed by the collector
      - " 8889:8889 " # Prometheus exporter metrics
      - " 4317:4317 " # otlp grpc
      - " 4318:4318 " # otlp http

아래는 docker-compose.yaml 예입니다. YAML 구성은 다음과 같습니다.

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/db.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1369:1369 "
    volumes :
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/ai.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1370:1370 "
    volumes :
      - " ./ahnlich_ai_model_cache:/root/.ahnlich/models " # Model cache storage
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location