What is Vearch?
Разработка AI-приложений часто сопряжена с работой с огромными массивами векторных представлений (embeddings). Быстрый и надежный поиск наиболее близких векторов в этих больших наборах данных представляет собой серьезную задачу. Vearch – это облачная, распределенная векторная база данных, разработанная специально для решения этой проблемы, предоставляя вам надежную основу для эффективного поиска сходства в ваших AI-проектах. Она помогает вам управлять и запрашивать крупномасштабные векторные данные, поддерживая сложные запросы и легко масштабируясь в соответствии с вашими потребностями.
Ключевые возможности
🔍 Гибридный поиск: Объедините поиск сходства векторов с традиционной скалярной фильтрацией в одном запросе. Это позволяет извлекать результаты не только на основе близости векторов, но и на основе конкретных атрибутов метаданных, что обеспечивает более точные и релевантные результаты.
⚡ Высокопроизводительное извлечение: Выполняйте поиск среди миллионов и даже миллиардов векторных объектов и получайте результаты за миллисекунды. Vearch использует движок Gamma, построенный на базе Faiss, оптимизированный для индексации и извлечения с низкой задержкой, что имеет решающее значение для приложений, работающих в реальном времени.
📈 Бесшовное и надежное масштабирование: Vearch, построенный на распределенной архитектуре, справляется с растущими наборами данных и нагрузками запросов посредством эластичного масштабирования. Репликация данных с использованием консенсуса Raft обеспечивает высокую доступность и отказоустойчивость, защищая ваше приложение от сбоев.
Практическое применение
Векторная память для AI-фреймворков: Интегрируйте Vearch непосредственно с популярными фреймворками разработки AI. Используйте его в качестве векторного хранилища для Langchain, LlamaIndex, Langchaingo или LangChain4j для создания приложений, включающих генерацию, дополненную извлечением (RAG), семантический поиск или разговорный AI, упрощая процесс управления векторной памятью.
Масштабный визуальный поиск: Внедрите сложные системы поиска изображений. Как продемонстрировано в реальных сценариях, Vearch может индексировать и искать миллиарды изображений на основе визуального сходства. Объединив Vearch с инструментами извлечения признаков изображений, вы можете создать мощные поисковые системы для электронной коммерции, модерации контента или управления цифровыми активами.
Обеспечение семантического поиска: Выйдите за рамки сопоставления ключевых слов в ваших приложениях. Храните текстовые embeddings в Vearch, чтобы позволить пользователям выполнять поиск на основе семантического значения и контекста, что приведет к более интуитивному и точному поиску в базах знаний, системах поиска документов или платформах поддержки клиентов.
Обзор архитектуры Vearch
Для тех, кто интересуется внутренней структурой, Vearch состоит из трех основных компонентов:
Master: Управляет метаданными кластера, определениями схемы и координирует ресурсы в системе.
Router: Предоставляет RESTful API для операций с данными (upsert, delete, search, query), обрабатывает маршрутизацию запросов к соответствующим разделам и объединяет результаты.
PartitionServer (PS): Хранит разделы данных, управляя как векторными, так и скалярными данными. Он обрабатывает индексацию и поиск с использованием ядра Gamma и обеспечивает репликацию данных через Raft для обеспечения согласованности и надежности.
Начните работу с Vearch
Vearch предлагает гибкость в развертывании:
Kubernetes: Разверните полный кластер с помощью Helm charts.
Docker Compose: Быстро настройте автономные или кластерные режимы для тестирования или разработки.
Docker Image: Запустите Vearch напрямую, используя официальный образ контейнера.
Source Code: Скомпилируйте и разверните непосредственно из исходного кода для пользовательских сборок.
SDK доступны для Python и Go, а поддержка Java в настоящее время находится в разработке, что позволяет легко интегрировать их в существующие приложения.
В заключение
Если ваша работа связана с созданием AI-приложений, которые зависят от быстрого, точного и масштабируемого поиска сходства по векторным embeddings, Vearch предоставляет специализированное, высокопроизводительное решение. Его возможности гибридного поиска, в сочетании с надежной, распределенной архитектурой и интеграцией со стандартными AI-инструментами, делают его отличным выбором для разработчиков, стремящихся включить сложный векторный поиск в свои проекты.
More information on Vearch
Launched
Pricing Model
Free
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Vearch was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-01.
Related Searches
Vearch Альтернативи
Больше Альтернативи-
Используйте управляемые или самостоятельно размещенные векторные базы данных, чтобы дать языковым моделям возможность работать с ВАШИМИ данными и контекстом.
-
Создавайте векторный и гибридный поиск с открытой векторной базой данных Elasticsearch — от лидеров в области текстового поиска BM25. Попробуйте векторную базу данных Elasticsearch бесплатно....
-
-
-
VectorChord — высокопроизводительное расширение PostgreSQL для поиска по векторному сходству. Повышенная скорость, масштабируемость и доступность. Идеально подходит для электронной коммерции, научных исследований и медиа.