arcmindvector

Arcmind載體DB

ArcMind矢量數據庫是Internet計算機的高性能，靈活和人體工程學的相似性搜索數據庫。它被設計為通用矢量相似性搜索數據庫，可用於廣泛的AI驅動應用程序，包括建議系統，搜索引擎，檢索增強發電（RAG）以及對ArcMind AI等自主AI代理的長期記憶。

建築學

序列流程圖

先決條件

• 使用Rustup安裝生鏽工具鏈
  關注https://www.rust-lang.org/tools/install
• 安裝貨物審核

 cargo install cargo-audit

• 安裝DFX SDK
  關注https://github.com/dfinity/sdk

快速開始

如果要在本地測試項目，則可以使用以下命令：

 # Starts the replica, running in the background
dfx start --background

# Deploys controller and brain canisters to the local replica
# Setup the environment variable: CONTROLLER_PRINCIPAL using using > dfx identity get-principal

./scripts/provision.sh

配置腳本將部署arcmindvectordb罐。

API

請參閱坦率的完整API。

與罐子互動

提供了樣本外殼腳本以與交互目錄中的罐頭交互。嵌入式目錄中提供了樣品嵌入含量及其嵌入向量。

向量店裡添加一個向量

打開並編輯：

./interact/add_vector.sh

嘗試將多個主題的多個向量添加到矢量店。

搜索矢量站

然後，使用添加為輸入的向量之一搜索類似的向量。它應該返回與同一主題的最相似向量和其他類似向量的相同矢量。看看它如何了解具有許多維度的向量的語義含義。

打開並編輯：

./interact/search_vector.sh

請注意，必須將相同的嵌入模型用於添加和搜索向量。建議您在單個矢量店中使用相同的嵌入模型以進行一致的結果。

使用epenai text-embedding-ada-002型號與嵌入API生成 /嵌入 /嵌入 /嵌入 /

設置GitHub Action CI / CD

使用下面的命令獲取字符串，然後將其放入github秘密中。注意：用所需的身份名稱替換默認值。

DFX_IDENTITY

 awk 'NF {sub(/r/, ""); printf "%s\r\n",$0;}' ~/.config/dfx/identity/default/identity.pem

DFX_WALLETS

 cat ~/.config/dfx/identity/default/wallets.json

路線圖

• 後端 - 研究和實施主要的罐作為長期矢量店，帶有最近的鄰居距離度量，嵌入API和索引
• 後端 - 與ArcMind AI自治劑集成以進行長期記憶
• DOC-添加矢量店API的文檔
• 後端 - 用於生成文本（NLP），圖像和音頻嵌入的自託管機器學習模型
• 後端 - 大規模矢量數據的可擴展存儲桶超出罐存儲限制

執照

有關許可權和限制（MIT），請參見許可證文件。

貢獻

有關如何為該項目做出貢獻的詳細信息，請參見貢獻。

作者

代碼與建築：Henry Chan，[email protected]，Twitter：@kinwo

參考

• 互聯網計算機
• CloudFlare-什麼是矢量數據庫？
• 抹布
• 開源矢量相似性搜索Postgres
• Spotify煩惱庫 - C ++/Python中的大約最近的鄰居
• 什麼是相似性搜索
• 語義搜索：測量從jaccard到伯特的意義
• 高性能，靈活，符合人體工程學的KD樹銹庫
• KD樹
• depplearing.ai課程 - 使用矢量數據庫構建應用程序