Vearch

La creación de aplicaciones de IA a menudo implica trabajar con cantidades masivas de vectores de incrustación. Encontrar los vectores más similares de forma rápida y fiable dentro de estos grandes conjuntos de datos presenta un desafío importante. Vearch es una base de datos de vectores distribuida y nativa de la nube, diseñada específicamente para abordar este problema, proporcionándole una base sólida para la búsqueda eficiente de similitud en sus proyectos de IA. Le ayuda a gestionar y consultar datos vectoriales a gran escala, admitiendo consultas complejas a la vez que se escala sin esfuerzo con sus necesidades.

Capacidades clave

• 🔍 Realizar búsquedas híbridas: Combine la búsqueda de similitud vectorial con el filtrado escalar tradicional en una sola consulta. Esto le permite recuperar resultados basados no solo en la proximidad vectorial, sino también en atributos de metadatos específicos, lo que le brinda resultados más precisos y relevantes.

• ⚡ Lograr una recuperación de alto rendimiento: Busque entre millones, incluso miles de millones, de objetos vectoriales y obtenga resultados en milisegundos. Vearch utiliza el motor Gamma, construido sobre Faiss, optimizado para la indexación y recuperación de baja latencia crucial para aplicaciones en tiempo real.

• 📈 Escalar de forma fluida y fiable: Construido sobre una arquitectura distribuida, Vearch gestiona conjuntos de datos y cargas de consultas crecientes mediante el escalado elástico. La replicación de datos mediante el consenso de Raft garantiza una alta disponibilidad y tolerancia a fallos, protegiendo su aplicación contra fallos.

Aplicaciones prácticas

1. Backend de memoria para marcos de IA: Integre Vearch directamente con los marcos de desarrollo de IA más populares. Utilícelo como un almacén de vectores para Langchain, LlamaIndex, Langchaingo o LangChain4j para crear aplicaciones que involucren la generación aumentada de recuperación (RAG), la búsqueda semántica o la IA conversacional, simplificando el proceso de gestión de la memoria de incrustación.

2. Búsqueda visual a gran escala: Implemente sofisticados sistemas de recuperación de imágenes. Como se ha demostrado en escenarios del mundo real, Vearch puede indexar y buscar miles de millones de imágenes basándose en la similitud visual. Al combinar Vearch con herramientas de extracción de características de imágenes, puede crear potentes motores de búsqueda visual para el comercio electrónico, la moderación de contenido o la gestión de activos digitales.

3. Potenciando la búsqueda semántica: Vaya más allá de la coincidencia de palabras clave en sus aplicaciones. Almacene las incrustaciones de texto en Vearch para permitir a los usuarios buscar basándose en el significado semántico y el contexto, lo que lleva a experiencias de búsqueda más intuitivas y precisas en bases de conocimiento, sistemas de recuperación de documentos o plataformas de atención al cliente.

Descripción general de la arquitectura de Vearch

Para aquellos interesados en la estructura subyacente, Vearch consta de tres componentes principales:

• Master: Gestiona los metadatos del clúster, las definiciones de esquema y coordina los recursos en todo el sistema.

• Router: Expone la API RESTful para operaciones de datos (upsert, delete, search, query), gestiona el enrutamiento de solicitudes a las particiones apropiadas y fusiona los resultados.

• PartitionServer (PS): Almacena particiones de datos, gestionando tanto datos vectoriales como escalares. Gestiona la indexación y la búsqueda utilizando el motor Gamma principal y garantiza la replicación de datos a través de Raft para la coherencia y la fiabilidad.

Comience a utilizar Vearch

Vearch ofrece flexibilidad en la implementación:

• Kubernetes: Implemente un clúster completo utilizando gráficos de Helm.

• Docker Compose: Configure rápidamente modos independientes o de clúster para pruebas o desarrollo.

• Docker Image: Ejecute Vearch directamente utilizando la imagen de contenedor oficial.

• Source Code: Compile e implemente directamente desde el código fuente para compilaciones personalizadas.

Los SDK están disponibles para Python y Go, con soporte para Java actualmente en desarrollo, lo que permite una fácil integración en sus aplicaciones existentes.

Para concluir

Si su trabajo implica la creación de aplicaciones de IA que dependen de una búsqueda de similitud rápida, precisa y escalable sobre incrustaciones vectoriales, Vearch proporciona una solución dedicada y de alto rendimiento. Sus capacidades de búsqueda híbrida, combinadas con una arquitectura distribuida fiable e integraciones con herramientas de IA estándar, lo convierten en una opción sólida para los desarrolladores que buscan incorporar una búsqueda vectorial sofisticada en sus proyectos.