- ฐานข้อมูล Embedding ผสานเวกเตอร์อินเด็กซ์ (ทั้ง sparse และหนาแน่น), เครือข่ายกราฟ และฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เข้าด้วยกัน
- ทำให้สามารถค้นหาเวกเตอร์ผ่าน SQL, topic modeling และ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ได้
- ใช้งานแบบแยกเดี่ยวได้ หรือใช้เป็นแหล่งความรู้ที่ทรงพลังสำหรับพรอมป์ต์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
- ความสามารถของ txtai
- การค้นหาเวกเตอร์ผ่าน SQL, object storage, topic modeling, graph analytics และการทำดัชนีแบบมัลติโหมด
- สร้าง embedding สำหรับข้อความ เอกสาร เสียง ภาพ และวิดีโอ
- ไปป์ไลน์ที่อิงโมเดลภาษา สำหรับรันพรอมป์ต์ LLM, การถามตอบ, การติดป้ายกำกับ, การถอดเสียง, การแปล, การสรุป และอื่น ๆ
- เวิร์กโฟลว์สำหรับเชื่อมต่อไปป์ไลน์เข้าด้วยกันและรวม business logic
- โปรเซสของ txtai อาจเป็นไมโครเซอร์วิสแบบง่าย หรือเวิร์กโฟลว์หลายโมเดลก็ได้
- สร้างด้วย Python หรือ YAML
- มี API bindings สำหรับ JavaScript, Java, Rust และ Go
- รันแบบโลคัล หรือสเกลเอาต์ด้วย container orchestration
ยังไม่มีความคิดเห็น