embedbase

项目介绍：Embedbase

什么是 Embedbase?

Embedbase 是一个简单易用的 API，旨在帮助开发者使用 VectorDBs（向量数据库）和大型语言模型（LLMs），而无需自托管这些工具。这一平台为开发以 AI 为基础的应用程序提供了便捷的开发工具，使用户能够轻松集成AI功能。

主要功能

• 生成文本：通过 .generateText() 方法，可以使用超过 9 种不同的大型语言模型，轻松生成所需的文本内容。
• 语义搜索：使用 .add() 方法，开发者可以创建语义搜索信息列表，并使用 .search() 方法执行语义查询。从而能够根据语义内容进行精准的信息检索。

安装指南

开发者可以通过 npm 安装 Embedbase 的 JavaScript SDK：

npm i embedbase-js

然后进行以下初始化：

import { createClient } from 'embedbase-js'
// 初始化客户端
const embedbase = createClient(
  'https://api.embedbase.xyz',
  '<grab me here https://app.embedbase.xyz/>'
)
 
const question =
  'im looking for a nice pant that is comfortable and i can both use for work and for climbing'
 
// 在预定义数据集中搜索信息并返回最相关的数据
const searchResults = await embedbase.dataset('product-ads').search(question)
 
// 将结果转换成字符串，方便在提示中使用
const stringifiedSearchResults = searchResults
  .map(result => result.data)
  .join('')
 
const answer = await embedbase
  .useModel('openai/gpt-3.5-turbo')
  .generateText(`${stringifiedSearchResults} ${question}`)
 
console.log(answer) // 'I suggest considering harem pants for your needs. Harem pants are known for their ...'

应用实例

• 推荐引擎：AVA 平台使用 Embedbase 帮助用户查找相关笔记。
• 智能聊天应用：Solpilot 借助 Embedbase，将智能合约集成实现自动化管理。
• 文档助手：通过 ChatGPT 驱动的搜索功能，提供用以处理 markdown 文档的强大全文搜索能力。

开始使用 Embedbase

开发者可以通过 Embedbase Cloud 免费注册，快速上手 Embedbase 的各种功能。

文档与支持

用户可以访问 Embedbase 的文档学习中心，获取分步骤教程、操作指南和最佳实践。这些文档由 GPT-4 提供支持，用户可以直接提问并获得解答。此外，也可以在其 Discord 社区中寻求帮助与支持。

参与贡献

欢迎开发者阅读项目的 CONTRIBUTING.md，了解我们的行为准则以及提交拉取请求的流程，与我们一同为 Embedbase 项目的发展贡献力量。

通过 Embedbase，开发者可以轻松地在他们的应用程序中构建出色的 AI 功能，把复杂的 AI 工具转变为简便易用的解决方案。