aquila
v0.4.0
Fácil de usar mecanismo de busca neural
Aquila DB é um mecanismo de busca neural. Em outras palavras, é um banco de dados para indexar vetores latentes gerados pelos modelos ML, juntamente com os metadados JSON para realizar a recuperação do K-NN . É simples de configurar, agnóstico da linguagem e cair além de seus aplicativos de aprendizado de máquina. A Aquila DB, como os recursos atuais, é uma solução pronta para engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados criarem aplicativos de recuperação de informações neurais fora da caixa com dependências mínimas.
Este projeto ainda está na versão Alpha e já estamos usando a produção de produção para Power semântica em https://aquila.network.
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Aquila DB Powers Search Recursos da rede Aquila. Aqui é onde a Aquila DB se encaixa em todo o ecossistema:
Se você está falando sério e quer mergulhar na toca do coelho, leia nossos brancos e especificações técnicas (sendo trabalhadas ativamente).
Como nota lateral , tudo na rede de Aquila é definido pelas especificações e uma grande parte de nossos esforços entra nela. Também mantemos implementações de qualidade dessas especificações com usuários não técnicos em mente. Isso deve garantir que - a rede Aquila seja totalmente aberta, descentralizada por design e justa. Você pode seguir essas especificações para implementar seu software alternativo e ainda interagir com a rede sem restrições.
Run curl -s -L https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/install.sh | /bin/bash -s -- -d 1 .
Você precisa do Docker instalado em seu sistema
Build Image (Lite): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/Dockerfile -t aquiladb:local
Build Image (Big Data): docker build https://raw.githubusercontent.com/Aquila-Network/AquilaDB/master/DockerfileBig -t aquiladb:localbg
Run Image (para implantar a Aquila DB Lite): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:local
Executar imagem (para implantar Aquila DB Big): docker run -p 5001:5001 -d aquiladb:localbg
Atualmente, temos várias bibliotecas de clientes em andamento para abstrair a comunicação entre o Aquila DB implantado e seus aplicativos.
Python
Nó js
Quando você usa uma biblioteca de clientes para se autenticar com o Aquiladb, pode precisar acessar a mesma chave privada (tecla da carteira) usada pelo Aquiladb. Esta chave está localizada dentro /ossl/ diretório no contêiner Aquiladb Docker (no seu computador, se você instalou o Aquiladb diretamente sem o Docker). Para acessar as chaves dentro do seu contêiner Aquiladb, siga as etapas abaixo:
CONTAINER ID para o aquiladb : docker psdocker cp CONTAINER_ID:/ossl/ ./ossl em seu local atual. Use as teclas dentro dele. Se o seu pipeline exigir que as teclas privadas sejam geradas com antecedência, você poderá fazê -lo na sua máquina host e montá -la no diretório /ossl/ .
Correr:
mkdir -p <host>/ossl/
openssl genrsa -passout pass:1234 -des3 -out <host>/ossl/private.pem 2048
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -outform PEM -pubout -out <host>/ossl/public.pem
openssl rsa -passin pass:1234 -in <host>/ossl/private.pem -out <host>/ossl/private_unencrypted.pem -outform PEM
Este projeto ainda está e estará sob desenvolvimento ativo com liberações de produção intermediárias. Ele pode ser usado como um banco de dados independente ou como um nó participante na rede Aquila. Observe que a porta aquila (camada de rede de pares para os nós da Aquila DB) também é um trabalho em andamento. Atualmente, você precisa implantar seus modelos personalizados para alimentar incorporações vetoriais para a Aquila DB, até que os desenvolvimentos do Aquila Hub comecem.
Preparamos um documento para que qualquer pessoa interessasse em contribuir, comecei imediatamente com a Aquila DB. Aqui está o nosso roteiro de lançamento de alto nível.
Começamos a conhecer desenvolvedores e negociarem pequenas conversas sobre o Aquila DB. Aqui estão os slides que usamos nessas ocasiões: http://bit.ly/aquiladb-slides
Vídeo:
A partir dos recursos atuais de liberação do Aquiladb, você pode criar aplicativos de recuperação de informações neurais para fora da caixa sem dependências externas. Aqui estão alguns links úteis para saber mais sobre isso e começar a construir:
Envie um email para patrocinar este projeto [email protected].
Se você usar a Aquila DB em um artigo acadêmico, nós o faríamos? ser citado. Aqui estão as duas maneiras de citar a Aquila DB:
footnote{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}
@misc{AquilaNetwork2019AquilaDB,
title={AquilaDB: Neural Search Engine},
author={Jubin Jose, Nibin Peter},
howpublished={url{https://github.com/Aquila-Network/AquilaDB}},
year={2019}
}
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