ahnlich

Ahnlich

หมายเหตุ: Ahnlich ยังไม่พร้อมการผลิตและยังอยู่ใน การทดสอบ และอาจประสบกับการเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลง

"ähnlich" หมายถึงคล้ายกันในภาษาเยอรมัน ประกอบด้วยเครื่องมือหลายอย่างสำหรับการใช้งานและการพัฒนาเช่น:

• ahnlich-db : คีย์คีย์เวกเตอร์ในหน่วยความจำสำหรับการจัดเก็บการฝัง/เวกเตอร์ด้วยข้อมูลเมตาที่สอดคล้องกัน (แผนที่คีย์-ค่า) เป็นระบบที่ทรงพลังซึ่งช่วยให้วิศวกร AI/ML สามารถจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่คล้ายกันโดยใช้อัลกอริทึมเชิงเส้น (Cosine, Euclidean) หรืออัลกอริทึมที่ไม่เป็นเชิงเส้น (KDTree) นอกจากนี้ยังใช้ประโยชน์จากการค้นหาภายในค่าข้อมูลเมตาเพื่อให้สามารถกรองรายการโดยใช้ค่าข้อมูลเมตา ตัวอย่างง่ายๆอาจมีลักษณะ

 GETSIMN 2 WITH [0.2, 0.1] USING cosinesimilarity IN my_store WHERE (page != hidden)

// example query
get_sim_n(
    store="my_store",
    search_input=[0.2, 0.1],
    closest_n=2,
    algorithm=CosineSimilarity,
    condition=Predicate::NotEquals{
      key="page",
      value="hidden",
  },
)

• ahnlich-ai : พร็อกซี AI เพื่อสื่อสารกับ ahnlich-db รับอินพุตดิบเปลี่ยนเป็น embeddings และจัดเก็บภายใน DB มันขยายความสามารถโดยจากนั้นอนุญาตให้นักพัฒนา/วิศวกรออกคำค้นหาไปยังร้านค้าเดียวกันโดยใช้อินพุตดิบเช่นรูปภาพ/ข้อความ มันมีหลายรุ่นนอกชั้นวางที่สามารถเลือกได้สำหรับดัชนีร้านค้าและการสืบค้น

 CREATESTORE my_store QUERYMODEL all-minilm-l6-v2 INDEXMODEL all-minilm-l6-v2

// example query
create_store(
    store="my_store",
    index_model="all-minilm-l6-v2",
    query_model="all-minilm-l6-v2",
)

• ahnlich-client-rs : Rust Client สำหรับ ahnlich-db และ ahnlich-ai พร้อมรองรับการเชื่อมต่อการเชื่อมต่อ

• ahnlich-client-py : ไคลเอนต์ Python สำหรับ ahnlich-db และ ahnlich-ai พร้อมการสนับสนุนการเชื่อมต่อการเชื่อมต่อ

• ahnlich-cli : CLI สำหรับการสอบถาม ahnlich-db และ ahnlich-ai

สถาปัตยกรรม

การใช้งาน

ahnlich-db , ahnlich-ai และ ahnlich-cli ได้รับการบรรจุและเปิดตัวเป็นไบนารีสำหรับหลายแพลตฟอร์มพร้อมกับภาพนักเทียบท่า

DB สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องพร็อกซี AI สำหรับการควบคุมที่ละเอียดยิ่งขึ้นของการฝังเวกเตอร์ที่สร้างขึ้นเนื่องจากลูกค้าทั้งหมดรองรับทั้งสอง

Docker Images

Note :

1. อาร์กิวเมนต์และคำสั่งจะต้องผ่านคำพูด เช่น: docker run <image_name> "ahnlich-db run --enable-tracing --port 8000"

2. CLI มาบรรจุในภาพนักเทียบท่า

---

การติดตั้ง

ดาวน์โหลดไบนารี

คุณสามารถดาวน์โหลด Ahnlich Binaries สำหรับ ai และ db จาก GitHub เผยแพร่

• wget :

  wget https://github.com/deven96/ahnlich/releases/download/bin%2Fdb%2F0.0.0/aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz  

• แยกไฟล์:

  tar -xvzf aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz  

• เรียกใช้ไบนารี:

  ./ahnlich-db  

แทนที่ aarch64-darwin-ahnlich-db.tar.gz ด้วยชื่อไฟล์ที่เหมาะสมสำหรับสถาปัตยกรรมของคุณ สำหรับ ai ให้ดาวน์โหลด ai ไบนารีที่สอดคล้องกันแยกออกและเรียกใช้โดยใช้ ./ahnlich-ai -ai

---

ใช้นักเทียบท่า

คุณสามารถดึงภาพนักเทียบท่า prebuilt สำหรับ Ahnlich:

• Ahnlich AI :

  docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest  

• Ahnlich DB :

  docker pull ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest  

---

ตัวอย่างนักเทียบท่าเขียน

ด้านล่างเป็นตัวอย่างการกำหนดค่า docker-compose.yaml เพื่อเรียกใช้ทั้ง ahnlich-db และ ahnlich-ai ด้วยการติดตาม:

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1369:1369 "

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-tracing 
      --otel-endpoint http://jaeger:4317"
    ports :
      - " 1370:1370 "

  # optional jaeger service whenever --enable-tracing and
  # --otel-endpoint is used
  jaeger :
    image : jaegertracing/all-in-one:${JAEGER_VERSION:-latest}
    ports :
      - " 16686:16686 "
      - " 1888:1888 " # pprof extension
      - " 8888:8888 " # Prometheus metrics exposed by the collector
      - " 8889:8889 " # Prometheus exporter metrics
      - " 4317:4317 " # otlp grpc
      - " 4318:4318 " # otlp http

ด้านล่างเป็นตัวอย่างการกำหนดค่า docker-compose.yaml ด้วยการคงอยู่:

 services :
  ahnlich_db :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-db:latest
    command : >
      "ahnlich-db run --host 0.0.0.0 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/db.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1369:1369 "
    volumes :
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location

  ahnlich_ai :
    image : ghcr.io/deven96/ahnlich-ai:latest
    command : >
      "ahnlich-ai run --db-host ahnlich_db --host 0.0.0.0 
      --supported-models all-minilm-l6-v2,resnet-50 
      --enable-persistence --persist-location /root/.ahnlich/data/ai.dat 
      --persistence-interval 300"
    ports :
      - " 1370:1370 "
    volumes :
      - " ./ahnlich_ai_model_cache:/root/.ahnlich/models " # Model cache storage
      - " ./data/:/root/.ahnlich/data " # Persistence Location

การบริจาค

คู่มือดูผลงาน