txtai: 一个强大的开源嵌入式数据库和语言模型工作流框架

txtai

txtai: 强大的开源嵌入式数据库和语言模型工作流框架

txtai是一个功能强大的开源嵌入式数据库和语言模型工作流框架,由NeuML团队开发。它为构建语义搜索、大语言模型(LLM)应用和智能工作流提供了一站式解决方案。

主要特性

txtai具有以下主要特性:

🔎 支持SQL的向量搜索,以及对象存储、主题建模、图分析和多模态索引
📄 可为文本、文档、音频、图像和视频创建嵌入
💡 基于语言模型的管道,可运行LLM提示、问答、标签、转录、翻译、摘要等任务
↪️ 工作流功能,可将多个管道连接起来,实现复杂的业务逻辑
⚙️ 支持Python和YAML构建,提供JavaScript、Java、Rust和Go的API绑定
☁️ 可本地运行或使用容器进行扩展部署

txtai基于Python 3.8+构建,使用了Hugging Face Transformers、Sentence Transformers和FastAPI等流行框架。它采用Apache 2.0开源许可证发布。

为什么选择txtai?

在众多向量数据库和LLM框架中,txtai具有以下优势:

快速上手 - 通过pip或Docker几分钟内即可安装运行
内置API - 方便使用各种编程语言开发应用
本地运行 - 无需将数据发送到远程服务
支持从微型模型到大型语言模型
占用资源少 - 可按需安装额外依赖并扩展
丰富的示例 - 提供50多个Notebook示例涵盖所有功能

主要应用场景

txtai可用于以下主要场景:

语义搜索

txtai可以构建语义/相似度/向量/神经搜索应用。与传统的关键词搜索不同,语义搜索可以理解自然语言,找到具有相同含义而不仅仅是相同关键词的结果。

LLM编排

txtai支持LLM链(在txtai中称为工作流)、多LLM代理和自我批评。它可以实现检索增强生成(RAG),让用户与自己的数据进行对话。

语言模型工作流

txtai可以将多个语言模型连接起来构建智能应用。除了强大的LLM外,它还支持许多专门的小型模型,用于提取式问答、自动摘要、语音合成、转录和翻译等特定任务。

快速上手

通过pip安装txtai:

pip install txtai

简单的语义搜索示例:

import txtai

# 创建嵌入
embeddings = txtai.Embeddings()

# 索引文本数据
embeddings.index(["US tops 5 million confirmed virus cases",
                  "Canada's last fully intact ice shelf has suddenly collapsed, forming a Manhattan-sized iceberg",
                  "Beijing mobilises invasion craft along coast as Taiwan tensions escalate",
                  "The National Park Service warns against sacrificing slower friends in a bear attack",
                  "Maine man wins $1M from $25 lottery ticket"])

# 执行语义搜索
results = embeddings.search("feel good story", 1)
print(results[0]["text"])