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EvaDB入门指南 - 为AI应用构建数据库系统

RayRay
EvaDBAI应用SQL查询人工智能数据库系统Github开源项目

evadb

EvaDB简介

EvaDB是一个面向AI应用的数据库系统,旨在简化AI应用的开发和部署过程。它具有以下主要特点:

  • 强大的SQL API,可以用简单的SQL查询实现复杂的AI任务
  • 支持连接多种数据源,包括结构化和非结构化数据
  • 内置多种AI模型,如Hugging Face、OpenAI等
  • AI优化的查询引擎,提供缓存、批处理等加速功能
  • 完全用Python实现,易于扩展

主要功能

  1. 连接多种数据源

EvaDB可以方便地连接各种数据源,包括:

  • 结构化数据:PostgreSQL、SQLite、MySQL等
  • 非结构化数据:本地文件系统、AWS S3等
  • 应用数据:GitHub等
  1. 使用预训练AI模型

EvaDB支持多种流行的AI模型:

  • Hugging Face模型:用于音频分类、语音识别、文本分类等任务
  • OpenAI模型:如GPT-3.5、GPT-4等
  • YOLO模型:用于目标检测
  1. 创建和微调AI模型

EvaDB还支持创建和微调AI模型,用于回归、分类和时间序列预测等任务。

  1. AI优化的查询处理

EvaDB采用了多种AI优化技术来加速查询处理:

  • 函数结果缓存
  • LLM批处理
  • 并行查询处理
  • 谓词重排序

快速入门

  1. 安装EvaDB:
pip install evadb
  1. 连接数据源:
import evadb
cursor = evadb.connect().cursor()
  1. 加载数据:
LOAD VIDEO "video.mp4" INTO MyVideo;
  1. 使用AI模型查询:
SELECT id, Yolo(data) 
FROM MyVideo
WHERE id < 10;

示例应用

EvaDB可以用于构建多种AI应用,例如:

  • 视频问答系统
  • 文本摘要生成
  • 交通流量分析
  • 电影情感分析
  • 图像相似度搜索

结语

EvaDB为AI应用开发提供了一个强大而易用的平台。通过简单的SQL查询,开发者就可以实现复杂的AI功能,大大提高了开发效率。欢迎访问EvaDB官网了解更多信息,加入Slack社区交流讨论!

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