Библиотека JavaScript, которая приносит векторный поиск и тряпку в ваш браузер!
| ? ML Paper Reviewer | ? Быстрое усилитель | ? Ответственный помощник искусственного интеллекта |
Mememo-это библиотека JavaScript, которая адаптирует современный приблизительный метод ближайшего соседа HNSW к средам браузера. Разработанный с современными и нативными веб-технологиями, такими как IndexedDB и веб-работники, наш инструментарий использует возможности аппаратного обеспечения на стороне клиента, чтобы позволить исследователям и разработчикам эффективно искать миллионы высокоразмерных векторов в браузерах. Mememo предоставляет новые захватывающие возможности для дизайна и исследования, такие как частное и персонализированное создание контента и интерактивное прототипирование, как показано в нашем примере Rag Playground.
Mememo поддерживает среды как браузера, так и Node.js. Чтобы установить Mememo, вы можете использовать npm :
npm install mememoЗатем вы можете создать векторный индекс и выполнить приблизительный поиск ближайшего соседа через две функции:
// Import the HNSW class from the MeMemo module
import { HNSW } from 'mememo' ;
// Creating a new index
const index = new HNSW ( { distanceFunction : 'cosine' } ) ;
// Inserting elements into our index in batches
let keys : string [ ] ;
let values : number [ ] [ ] ;
await index . bulkInsert ( keys , values ) ;
// Find k-nearest neighbors
let query : number [ ] ;
const { keys , distances } = await index . query ( query , k ) ; Клонировать или загрузить этот репозиторий:
git clone [email protected]:poloclub/mememo.gitУстановите зависимости:
npm installИспользуйте Vitest для модульного тестирования:
npm run test
Клонировать или загрузить этот репозиторий:
git clone [email protected]:poloclub/mememo.gitПерейдите к папке примера:
cd ./examples/rag-playgroundУстановите зависимости:
npm installЗатем запустите пояснитель ссуды:
npm run dev
Перейдите в Localhost: 3000. Вы должны увидеть три объяснения, бегущих в вашем браузере :)
Mememo создан Джеем Вангом и Поло Чау.
Чтобы узнать больше о Mememo, ознакомьтесь с нашим исследовательским документом, опубликованным на Sigir'24.
@inproceedings { wangMeMemoOndeviceRetrieval2024 ,
title = { {{MeMemo}}: {{On-device Retrieval Augmentation}} for {{Private}} and {{Personalized Text Generation}} } ,
booktitle = { Proceedings of the 47th {{International ACM SIGIR Conference}} on {{Research}} and {{Development}} in {{Information Retrieval}} } ,
author = { Wang, Zijie J. and Chau, Duen Horng } ,
year = { 2024 } ,
urldate = { 2024-06-26 } ,
langid = { english }
}Программное обеспечение доступно по лицензии MIT.
Если у вас есть какие -либо вопросы, не стесняйтесь открывать проблему или свяжитесь с Джеем Вангом.