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txtai

txtai

集成语义搜索的高效嵌入式数据库解决方案

txtai是一个功能全面的嵌入式数据库，不仅支持语义搜索和大语言模型协同工作，还提供全流程语言模型任务处理。特色功能包括支持SQL的矢量搜索、主题建模和增强生成检索等。txtai可以在本地运行，也可以通过容器编排进行扩展，并提供多语言API绑定，以便用户快速部署和使用。

txtai语义搜索大型语言模型嵌入式数据库LLMGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：txtai

txtai是一个集成式的嵌入库数据库，主要用于语义搜索、大规模语言模型（LLM）的编排和语言模型工作流程。它集成了矢量索引（稀疏和密集）、图网络和关系数据库，这些特性使它能够支持通过SQL进行矢量搜索、主题建模、图分析等多种功能。

功能特点概述

txtai的主要特点包括：

  • 矢量搜索：支持通过SQL、对象存储、主题建模、图分析和多模态索引进行矢量搜索。
  • 创建嵌入：可以为文本、文档、音频、图像和视频创建嵌入。
  • 语言模型驱动的工作流：包括LLM提示、问答、标记、转录、翻译、摘要等多种功能，由语言模型增能的管道支持。
  • 工作流整合：可将各个管道结合来整合业务逻辑，提供简单的微服务或多模型工作流。
  • 智能代理：能够智能地连接嵌入、管道、工作流和其它代理，自动解决复杂的问题。
  • 多语言API支持：除Python和YAML外，txtai也提供 JavaScript、Java、Rust 和 Go的API绑定。
  • 灵活的运行环境：支持在本地、容器编排中运行。

技术构成

txtai基于Python 3.9+开发，并使用了Hugging Face Transformers、Sentence Transformers和FastAPI。它是一个开源项目，遵循Apache 2.0许可证。

适用案例

txtai适用的主要场景包括：

  • 语义搜索：利用语义搜索替代传统的关键词搜索，通过理解自然语言找到意义相同的结果。
  • LLM编排：支持自动化代理、检索增强生成（RAG）、与数据对话、管道和工作流结合LLM。
  • 语言模型工作流：将语言模型互相连接来构建智能应用程序，从而实现问题回答、文本摘要、语音转录、文本翻译等功能。

开始使用

要开始使用txtai，只需几行代码即可安装并运行。通过pip或Docker安装非常便捷，无需将数据发送到不同的远程服务。txtai拥有一个内置的API，使得开发者可以很容易地用自己喜欢的编程语言进行开发。

安装指南

推荐使用pip和PyPI来安装txtai：

pip install txtai

建议使用Python虚拟环境来进行安装。更多详细信息可以参考txtai的安装文档，包括可选的依赖、特定环境的先决条件以及如何通过源码进行安装和运行。

推动项目的应用

通过txtai构建的应用有：

  • txtchat：基于RAG的搜索工具。
  • paperai：用于医学和科研论文的语义搜索和工作流。
  • codequestion：专为开发者设计的语义搜索工具。
  • tldrstory：用于头条新闻和文本故事的语义搜索。

txtai还被用于多个开源项目、学术研究和商业产品中。

附加资源

为了更好地理解和使用txtai，用户可以参考一系列的教程、示例笔记本以及详细的文档和配置设置。

无论是对于学术研究还是商业应用，仅需稍加配置，txtai即可完成从最简单的微服务到复杂多模型工作流的多种任务。希望有更多人可以利用txtai，在各自的领域中发挥出更大的潜力和价值。

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