EmbedInDB

EMBEDIN- 지속적인 메모리로 AI에 권한을 부여합니다

Embedin은 MySQL, PostgreSQL 및 MS SQL Server와 같은 인기있는 데이터베이스를 제로 노력으로 벡터 데이터베이스로 원활하게 변환하는 오픈 소스 벡터 데이터베이스 및 효율적인 라이브러리입니다.

Embedin은 자연 언어 처리, 이미지 인식 및 권장 시스템과 같은 AI 애플리케이션에 이상적인 솔루션으로 빠른 인덱싱 및 검색을 제공합니다. 간단한 API 및 쿼리 언어는 사용 편의성과 원활한 통합을 보장합니다.

최소 요구 사항

파이썬 3.7 이상.

설치

pip install embedin

빠른 시작

메모리에 포함 된 내부를 저장하십시오

 from embedin import Embedin

client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ])
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )  # Query the most similar text from the collection
print ( result )

sqlite에 내장을 저장하십시오

 from embedin import Embedin

url = 'sqlite:///test.db'
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

PostgreSQL에 내장을 저장하십시오

Postgresql Docker 컨테이너를 시작하십시오

 cd docker
docker-compose up embedin-postgres

예

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_POSGRES_URL' , "postgresql+psycopg2://embedin:embedin@localhost/embedin_db" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

MySQL에 매장을 저장하십시오

MySQL Docker 컨테이너를 시작하십시오

 cd docker
docker-compose up embedin-mysql

예

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_MYSQL_URL' , "mysql+pymysql://embedin:embedin@localhost/embedin_db" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , texts = [ "This is a test" , "Hello world!" ], url = url )
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

SQL Server에 내장을 저장하십시오

SQL Server Docker 컨테이너를 시작하십시오

 cd docker
docker-compose up embedin-mssql

예

 import os

from embedin import Embedin

url = os . getenv ( 'EMBEDIN_MSSQL_URL' , "mssql+pymssql://sa:StrongPassword123@localhost/tempdb" )
client = Embedin ( collection_name = "test_collection" , url = url )
client . add_data ( texts = [ "This is a test" ], meta_data = [{ "source" : "abc4" }])
result = client . query ( "These are tests" , top_k = 1 )

더 많은 참조

• API 참조

기여하다

기고자 안내서를 참조하십시오

TODO

• FAISS 인덱스에서 단위 테스트 실패 (세그먼트 화 고장)