kikiola

키 올라

Kikiola는 GO에 작성된 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 벡터를 효율적으로 저장, 인덱스 및 검색하여 유사성 검색, 권장 시스템, 인공 지능 및 기계 학습 애플리케이션에 적합합니다.

특징

• 텐서 압축
• 다국어 임베딩을 지원합니다
• 고차원 벡터에 대한 지원
• 동시성 및 다중 쓰기를 처리합니다
• 쉬운 통합을위한 간단하고 직관적 인 API
• 빠른 유사성 검색을위한 인덱싱 기술
• 임베딩 관련 점수로 재고가 포함됩니다
• 빠르고 효율적인 벡터 저장 및 검색
• 텍스트 기반 쿼리에 대한 텍스트 포함 지원
• 대형 데이터 세트를 처리하기위한 확장 가능한 아키텍처
• 분산 스토리지 : 확장 성을위한 다중 노드 또는 파편
• 객체 (예 : 문서, 이미지, 오디오, 비디오 또는 기타 파일 유형)

달리다

Kikiola를 실행하려면 시스템에 설치되었는지 확인하십시오. 그런 다음 다음 단계를 따르십시오.

1. Kikiola 저장소를 복제하십시오.

git clone https://github.com/0xnu/kikiola.git

2. 프로젝트 디렉토리로 이동하십시오.

 cd kikiola

3. 프로젝트 구축 :

go build ./...

4. Kikiola 서버 실행 :

go run cmd/main.go

Kikiola 서버는 http://localhost:3400 에서 실행되기 시작합니다.

시험

Kikiola를 테스트하려면 시스템에 설치되었는지 확인하십시오. 그런 다음 다음 단계를 따르십시오.

go test ./...

사용, 사용 사례 및 벤치 마크

• 용법
• 도커
• 기준
• 부두
• jfrog
• gitlab
• Microsoft Azure
• 아마존 웹 서비스 (AWS)
• GCP (Google Cloud Platform)
• 임베딩을 생성하고 저장 - 문서 및 이미지
• 임베딩을 생성하고 저장 - 게놈 서열
• 임베딩을 생성하고 저장 - 다국어
• 임베딩을 생성하고 저장 - 포옹 얼굴?
• 임베드를 생성하고 저장 - SEC 양식 10 -K- 책임있는 사람이되어 Edgar API를 사용하십시오. ?
• 임베딩 생성 및 저장 - 비디오
• 임베딩을 생성하고 저장 - 오디오

특허

이 프로젝트는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.

저작권

(c) 2024 Finbarrs Oketunji.