- Die Embedding-Datenbank kombiniert Vektorindizes (Sparse und Dense), Graph-Netzwerke und relationale Datenbanken
- Dadurch ist Vektorsuche über SQL, Topic Modeling, Retrieval-Augmented Generation (RAG) usw. möglich
- Kann eigenständig verwendet oder als leistungsstarke Wissensquelle für Prompts großer Sprachmodelle (LLMs) genutzt werden
- Funktionen von txtai
- Vektorsuche über SQL, Objektspeicher, Topic Modeling, Graphanalyse und multimodale Indizierung
- Erzeugung von Embeddings für Text, Dokumente, Audio, Bilder und Videos
- Sprachmodellbasierte Pipelines zur Ausführung von LLM-Prompts, Question Answering, Labeling, Transkription, Übersetzung, Zusammenfassung usw.
- Workflows zum Verbinden von Pipelines und zum Bündeln von Business-Logik
- txtai-Prozesse können einfache Microservices oder Multi-Modell-Workflows sein
- Erstellung mit Python oder YAML
- API-Bindings für JavaScript, Java, Rust und Go verfügbar
- Lokal ausführbar oder per Container-Orchestrierung horizontal skalierbar
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