vemcache

Вемкаша

Vemcache-это векторная база данных в памяти.

Vemcache можно рассматривать как Redis, эквивалентный для векторных баз данных.

Начиная

Предварительные условия

• Docker: Чтобы запустить Vemcache с помощью Docker, вам нужно установить Docker в вашей системе. Вы можете установить Docker, следуя инструкциям на веб -сайте Docker.
• Руста: Чтобы построить и запустить Vemcache, вам нужны ржавчина и груз, установленные в вашей системе. Вы можете установить их с помощью Rustup.

Строительство Вемкаша

Использование Docker

1. Вытащите изображение Vemcache из Dockerhub

docker pull faizchishtie/vemcache

2. Запустить изображение

docker run --rm -it -p 7070:7070 faizchishtie/vemcache:latest

Использование Docker-Compose

Добавьте следующее в свой docker-compose.yml

 version: "3.7"

services:
  vemcache:
    image: faizchishtie/vemcache:latest
    ports:
      - "7070:7070"
    environment:
      - VEMCACHE_HOST=0.0.0.0
      - VEMCACHE_PORT=7070
      - VEMCACHE_SECRET=mysecret

Локально

1. Клонировать репозиторий Vemcache:

git clone https://github.com/faizchishtie/vemcache.git
cd vemcache

2. Создайте Vemcache:

make build

3. Запустите Vemcache

make run

Использование Вемкаша

Подключитесь к Vemcache с клиентом TCP, таким как telnet или nc .

Используйте telnet для подключения к Vemcache

telnet 0.0.0.0 7070

Или используйте nc

nc 0.0.0.0 7070

После подключения вы можете взаимодействовать с сервером Vemcache, отправив команды.

Вставка векторов

Чтобы вставить вектор в базу данных, используйте команду вставки, за которыми следуют значения вектора:

insert 0.5 0.7 0.2

Чтобы вставить вектор с указанной ключом, используйте команду name_insert, за которым следует ключ и векторные значения:

named_insert my_vector 0.5 0.7 0.2

Получение векторов

Чтобы получить вектор из базы данных, используя его клавишу, используйте команду GET, за которой следует ключ:

get my_vector

Удаление векторов

Чтобы удалить вектор из базы данных, используя его клавишу, используйте команду Remode, за которой следует ключ:

remove my_vector

Выполнение векторных операций

Чтобы рассчитать сходство косинуса между двумя векторами, используйте команду VCosine, за которыми следует ключи двух векторов:

vcosine vector1 vector2

Чтобы найти K ближайших соседей вектора, используйте команду KNN, за которым следует ключ вектора запроса и значение k:

knn query_vector 3

Чтобы выполнить элементное добавление двух векторов, используйте команду VADD, за которыми следуют ключи двух векторов:

vadd vector1 vector2

Чтобы выполнить элементную вычитание двух векторов, используйте команду VSUB, за которыми следуют клавиши двух векторов:

vsub vector1 vector2

Чтобы масштабировать вектор по скалярным значениям, используйте команду VSCALE, за которым следует ключ вектора и скалярное значение:

vscale vector1 2.0

Сброс базы данных

Чтобы сбросить базу данных в файл JSON, используйте команду дампа, а затем путь к файлу:

dump vemcache.json

Закрытие соединения

Чтобы выйти из клиента, нажмите Ctrl+C или тип (если использует Telnet).

На этом завершается основное использование Vemcache для векторных операций. Для более продвинутых операций и подробных объяснений каждой команды см. В документации Vemcache.

Пример сессии

 # User connects to Vemcache using telnet
$ telnet 0.0.0.0 7070
Trying 0.0.0.0...
Connected to 0.0.0.0.
Escape character is ' ^] ' .

# User inserts a vector with the key "vector_a"
named_insert vector_a 0.5 0.7 0.2
OK

# User inserts another vector with the key "vector_b"
named_insert vector_b 0.1 0.9 0.4
OK

# User retrieves the vector with the key "vector_a"
get vector_a
[0.5, 0.7, 0.2]

# User calculates the cosine similarity between "vector_a" and "vector_b"
vcosine vector_a vector_b
Cosine Similarity: 0.8693

# User finds the nearest neighbor of "vector_a" (k=2)
knn vector_a 2
ID: vector_a, Vector: [0.5, 0.7, 0.2]
ID: vector_b, Vector: [0.1, 0.9, 0.4]

# User performs element-wise addition of "vector_a" and "vector_b"
vadd vector_a vector_b
[0.6, 1.6, 0.6]

# User scales "vector_a" by a factor of 2
vscale vector_a 2.0
[1.0, 1.4, 0.4]

# User removes "vector_a" from the database
remove vector_a
OK

# User attempts to retrieve "vector_a" again (expecting an error)
get vector_a
null

# Dump vemcache db
dump vemcache.json
Database dump successful: vemcache.json

# User exits the session
quit
Connection closed by foreign host.