Vearch

La création d'applications d'IA implique souvent de travailler avec des quantités massives de vecteurs d'incorporation. Trouver les vecteurs les plus similaires rapidement et de manière fiable au sein de ces grands ensembles de données représente un défi de taille. Vearch est une base de données vectorielle distribuée, native du cloud, conçue spécifiquement pour résoudre ce problème, vous offrant une base solide pour une recherche de similarité efficace dans vos projets d'IA. Elle vous aide à gérer et à interroger des données vectorielles à grande échelle, prenant en charge des requêtes complexes tout en s'adaptant sans effort à vos besoins.

Principales capacités

• 🔍 Effectuer une recherche hybride : Combinez la recherche de similarité vectorielle avec le filtrage scalaire traditionnel dans une seule requête. Cela vous permet d'obtenir des résultats basés non seulement sur la proximité vectorielle, mais aussi sur des attributs de métadonnées spécifiques, vous offrant ainsi des résultats plus précis et pertinents.

• ⚡ Obtenir une récupération haute performance : Recherchez parmi des millions, voire des milliards, d'objets vectoriels et obtenez des résultats en quelques millisecondes. Vearch utilise le moteur Gamma, basé sur Faiss, optimisé pour l'indexation à faible latence et la récupération cruciale pour les applications en temps réel.

• 📈 Évoluer de manière transparente et fiable : Construit sur une architecture distribuée, Vearch gère les ensembles de données et les charges de requêtes croissantes grâce à une mise à l'échelle élastique. La réplication des données utilisant le consensus Raft assure une haute disponibilité et une tolérance aux pannes, protégeant votre application contre les défaillances.

Applications pratiques

1. Backend de mémoire pour les frameworks d'IA : Intégrez Vearch directement aux frameworks de développement d'IA populaires. Utilisez-le comme magasin de vecteurs pour Langchain, LlamaIndex, Langchaingo ou LangChain4j afin de créer des applications impliquant la génération augmentée de récupération (RAG), la recherche sémantique ou l'IA conversationnelle, simplifiant ainsi le processus de gestion de la mémoire d'incorporation.

2. Recherche visuelle à grande échelle : Mettez en œuvre des systèmes de récupération d'images sophistiqués. Comme démontré dans des scénarios réels, Vearch peut indexer et rechercher des milliards d'images en fonction de la similarité visuelle. En combinant Vearch avec des outils d'extraction de caractéristiques d'images, vous pouvez créer de puissants moteurs de recherche visuelle pour le commerce électronique, la modération de contenu ou la gestion des actifs numériques.

3. Optimisation de la recherche sémantique : Dépassez la simple correspondance de mots-clés dans vos applications. Stockez les incorporations de texte dans Vearch pour permettre aux utilisateurs de rechercher en fonction du sens sémantique et du contexte, ce qui conduit à des expériences de recherche plus intuitives et précises dans les bases de connaissances, les systèmes de récupération de documents ou les plateformes de support client.

Aperçu de l'architecture de Vearch

Pour ceux qui s'intéressent à la structure sous-jacente, Vearch comprend trois composants principaux :

• Master : Gère les métadonnées du cluster, les définitions de schéma et coordonne les ressources à travers le système.

• Router : Expose l'API RESTful pour les opérations de données (upsert, delete, search, query), gère le routage des requêtes vers les partitions appropriées et fusionne les résultats.

• PartitionServer (PS) : Stocke les partitions de données, gérant à la fois les données vectorielles et scalaires. Il gère l'indexation et la recherche à l'aide du moteur Gamma central et assure la réplication des données via Raft pour la cohérence et la fiabilité.

Commencer avec Vearch

Vearch offre une flexibilité de déploiement :

• Kubernetes : Déployez un cluster complet à l'aide de chartes Helm.

• Docker Compose : Configurez rapidement des modes autonomes ou de cluster pour les tests ou le développement.

• Docker Image : Exécutez Vearch directement en utilisant l'image de conteneur officielle.

• Source Code : Compilez et déployez directement à partir de la source pour des constructions personnalisées.

Des SDK sont disponibles pour Python et Go, avec une prise en charge de Java actuellement en développement, permettant une intégration facile dans vos applications existantes.

En conclusion

Si votre travail implique la création d'applications d'IA qui dépendent d'une recherche de similarité rapide, précise et évolutive sur les incorporations de vecteurs, Vearch fournit une solution dédiée et haute performance. Ses capacités de recherche hybride, combinées à une architecture distribuée fiable et à des intégrations avec des outils d'IA standard, en font un choix judicieux pour les développeurs cherchant à intégrer une recherche vectorielle sophistiquée dans leurs projets.