EmbedInDB

Encedin - расширение возможностей ИИ с постоянной памятью

Embedin-это векторная база данных с открытым исходным кодом и эффективная библиотека, которая плавно преобразует популярные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL и MS SQL Server в векторные базы данных с нулевыми усилиями.

Encedin является идеальным решением для приложений для искусственного интеллекта, таких как обработка естественного языка, распознавание изображений и системы рекомендаций, предлагая быстрое индексацию и поиск. Его простой API и язык запросов обеспечивает простоту использования и бесшовную интеграцию.

Минимальные требования

Python 3.7 или выше.

Установка

pip install embedin

Быстрый старт

Хранить встроения в памяти

 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 )

Хранить встраиваемые в SQLite

 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 )

Хранить встраивание в Postgresql

Start PostgreSQL Docker Container

 cd docker
docker-compose up embedin-postgres

пример

 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 )

Хранить встраиваемые в MySQL

Запустить контейнер Docker MySQL

 cd docker
docker-compose up embedin-mysql

пример

 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 )

Хранить Entgeddings в SQL Server

Start SQL Server Docker Container

 cd docker
docker-compose up embedin-mssql

пример

 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 )

Больше ссылок

• Ссылка на API

Способствовать

Пожалуйста, обратитесь в руководство авторов

Тодо

• Единый тест сбой по индексу FAISS (ошибка сегментации)