HyperVectorDB

HyperVectordB

HyperVectordB是內置C＃內置的本地矢量數據庫，支持各種距離/相似性度量。它旨在存儲向量和關聯的文檔並執行高性能向量查詢。該項目支持餘弦的相似性，Jaccard差異，以及Euclidean，Manhattan，Chebyshev和堪培拉距離。如果您正在尋找同樣事情的Python庫，請查看John Dagdelen https://github.com/jdagdelen/hyperdb

安裝

 dotnet add package HyperVectorDB

功能（要更新）

• 查詢/響應緩存：目前僅支持餘弦相似性查詢。此功能允許數據庫緩存給定向量的查詢結果，因此下次查詢同一向量時，將立即返回結果。此功能對於需要在同一向量上進行頻繁查詢的應用程序很有用。
• 緩存無效：餘弦相似性查詢支持緩存無效。當將新向量添加到數據庫中或從數據庫中刪除向量時，緩存無效。
• 查詢函數：數據庫支持幾種類型的查詢，以進行相似性和距離度量：
  • 餘弦相似性：此功能在數據庫上執行餘弦相似性查詢。
  • jaccard差異：此功能在數據庫上執行jaccard差異查詢。
  • 歐幾里得距離：此功能在數據庫上執行歐幾里得距離查詢。
  • 曼哈頓距離：此功能在數據庫上執行曼哈頓距離查詢。
  • Chebyshev距離：此功能在數據庫上執行Chebyshev距離查詢。
  • 堪培拉距離：此功能在數據庫上執行堪培拉距離查詢。
• 自動並行化：配置後，數據庫將自動劃分多個文件和內存區域，以充分利用商店上的異步IO，並在查詢上進行多線程。
• 數據壓縮：保存到磁盤時，數據庫使用LZ4壓縮

每個查詢函數都返回頂部k文檔及其相應的相似性或距離值。 k的值是可配置的，默認值為5。

用法

請注意，該項目目前處於開發階段。仍然需要測試某些功能，並且一些查詢類型的緩存尚未實現。

示例用法即將開始

貢獻

歡迎捐款。請隨意分叉該項目，進行更改並打開拉動請求。請確保徹底測試所有更改。

執照

該項目是開源的。根據MIT許可發布。請參閱許可證文件以獲取更多信息。

請注意，該項目中的某些代碼（Math.cs）基於Acord.math庫，該圖書館是根據GNU Limese General公共許可證v2.1許可證發布的。 TFIDF來自Kory Becker的項目，位於https://github.com/primaryobjects/tfidf

關於這個項目及其作者以及為什麼它來

它始於我回到人工腸道上，並希望使用C＃這樣做。我找不到任何適合矢量數據庫需求的東西。然後，約翰·達格倫（John Dagdelen）在Python https://github.com/jdagdelen/hyhyperdb中整理了這個矢量商店，在發布的情況下，這是Faily Basic是Faily Basic，因此我決定嘗試使用GPT將其移植到C＃。這有點成功，但並沒有根據需要工作，所以這個項目誕生了。