colbertdb

Colbertdb

Colbertdb-это база данных с открытым исходным кодом, предназначенную для эффективного поиска информации с использованием Colbert и Plaid. Вдохновленный и сильно поставляемый из Ragatouille, Colbertdb стремится упростить сложный процесс процесса, внедрения и индексации для применений для получения поколения (RAG). Этот проект возник в результате значительных улучшений, наблюдаемых при переходе из традиционной векторной базы данных на индекс на основе Колберта.

Мотивация

Мотивация Colbertdb в три раза:

• Более релевантное поиск информации: переход из векторной базы данных на индекс на основе Колберта дал значительные улучшения в поиске информации для проекта. Это подчеркнуло потенциальные преимущества индексации на основе Кольбер по сравнению с традиционными методами.

• Интерфейс, удобный для разработчиков: настройка документов, встраиваемость и индексация, может быть сложной и подверженной ошибкам. Colbertdb предоставляет простой интерфейс с интеллектуальными значениями по умолчанию, что облегчает разработчикам интеграцию мощных возможностей поиска информации в свои приложения.

• Снижение зависимости от поставщиков внешних моделей: владение моделью встраивания означает отсутствие зависимости от внешних API-интерфейсов встраивания и способности тонко настроить базовую модель в ваш конкретный домен для еще лучшего для поиска.

Функции

• Индексация Colbert и Plaid: использует современные стратегии Colbertdb и клетку для эффективного и точного поиска информации.
• Простой API: простой в использовании API REST для управления коллекциями, добавлением документов и выполнения поиска.
• Интеллектуальные значения по умолчанию.
• Интеграция FASTAPI: создан с использованием FASTAPI, обеспечивая современную, быструю и надежную веб -структуру.
• Клиенты Python и Typescript: Pycolbertdb и Colbertdb-TS доступны для бесшовной интеграции.

Бег Colbertdb

Изображение Docker использует базовое изображение CUDA и будет использовать графические процессоры, если таковые имеются. Рекомендуется запустить Colbertdb на аппаратном обеспечении с графическими процессорами в качестве индексационных документов, используя процессоры. Вам понадобится Docker Running (https://www.docker.com/products/docker-desktop/), чтобы начать локально.

docker build . -t colbertdb:latest
docker run colbertdb:latest

или

 docker compose up --build