vectordb-recipes

项目介绍：vectordb-recipes

Vectordb-recipes 是一个专注于构建生成式人工智能（GenAI）应用程序的开源项目，它为用户提供丰富的示例、应用程序、基础代码和教程，旨在帮助大家迅速启动和开发自己的 GenAI 项目。

项目的核心特点

Vectordb-recipes 项目的解决方案基于 LanceDB，这是一种免费的、开源的、无服务器的向量数据库（vectorDB），无需复杂的设置即可使用。其主要特点包括：

• 简单集成：与 Python 数据生态系统无缝集成，可以直接在 pandas、arrow、pydantic 等现有数据管道中使用。
• Typescript SDK：LanceDB 提供原生的 Typescript SDK，可以在无服务器函数中运行向量搜索。

社区支持

用户可以通过社区获得技术支持和交流，以下是社区链接：

• Discord
• Twitter

项目结构

该项目分为两个主要部分：

1. 示例 (Examples)：通过最少的介绍，直接进入代码，帮助用户在几分钟内将想法转化为可行的概念证明 (PoC)。
2. 应用 (Applications)：提供现成可用的 Python 和 Web 应用程序，结合 LLMs、VectorDB 和 GenAI 工具。

主题分类

项目中展示的示例分为以下几个主题，便于用户快速找到合适的代码：

• 从头构建 (Build from Scratch)：使用 LanceDB 构建高效的基于向量的文档检索应用程序。
• 多模态 (Multimodal)：构建一个多模态搜索应用程序，可以接收文本或图像输入作为查询。
• RAG（检索增强生成）：通过加载不同格式的数据进行查询，构建各种 RAG 应用。
• 向量搜索 (Vector Search)：使用不同的搜索算法构建向量搜索应用。
• 聊天机器人 (Chatbot)：构建聊天机器人应用，用户输入查询以检索相关上下文并生成连贯的回复。
• 评估 (Evaluation)：评估文本参考和候选项，测量它们在各种指标上的性能。
• AI 代理 (AI Agents)：设计一个由 AI 代理提供动力的应用程序，以有效地交换信息、协调任务和实现共享目标。
• 推荐系统 (Recommender Systems)：构建推荐系统，生成个性化推荐，提升用户体验。
• 概念 (Concepts)：LLM 应用程序管道相关概念，确保信息检索的准确性。

新功能

项目中不断加入新的功能和示例，以下是一些近期的新增项目：

• 使用 Llama3.2-11B-Vision 生成社交媒体发布的字幕。
• 高级 RAG：上下文丰富窗口的使用。

Vectordb-recipes 项目为学习和构建 GenAI 应用提供了全面的资源，用户可以根据业务需求，通过示例和教程，迅速构建出自己的解决方案。无论是数据科学家、AI 研究员，还是开发人员，都可以在此找到适合的工具和资料来增强他们的项目。