vectorMatch

Текст встраивает и найдет поиск с PostgreSQL и обнимающим лицом в Docker

Этот проект демонстрирует скрипт Python, который встраивает текст с использованием модели от обнимающего лица, хранит встроенные в постгрескле с расширением pgvector и позволяет искать в базе данных с использованием обычных текстовых запросов путем сравнения встраиваний. После получения данных LLM используется для генерации ответа с Ollama. Проект работает с Docker Compose

Функции

• Встроенные: используйте трансформаторы Hugging Face, чтобы встроить входной текст.
• PostgreSQL с PGVector: хранить встраиваемые встраивания в базе данных PostGRESQL с использованием расширения pgvector для выполнения поиска на основе векторов.
• Функциональность поиска: извлечь записи базы данных, сравнивая встроенный входной текст с хранящимися встраиваниями.
• Поддержка Docker: запустите все приложение с Docker Compose
• Ollama: генерировать ответ на основе локального LLM

Предварительные условия

Убедитесь, что у вас установлено следующее:

• Докер

Настраивать

Получить каталог проекта

 git clone https://github.com/comhendrik/vectorMatch.git

Запустите Docker и зайдите в каталог проектов и запустите файл Compose

 docker compose up

Подождите, пока будет выполнен сценарий, это может занять несколько минут, а затем прикрепить себя к контейнеру Vectormatch

 docker attach vectormatch-vector-match-1