Korvus

Поиск по SQL

Korvus позволяет выполнять поиск с помощью SQL. Это позволяет разработчикам легко интегрировать Korvus в свои существующие приложения и использовать SQL для поиска, фильтрации и агрегации результатов.

Поддержка множества языков

Korvus поддерживает языки Python, JavaScript, Rust и C. Это делает его совместимым с широким спектром приложений и фреймворков.

Интеграция с Postgres

Korvus построен на основе Postgres, что делает его высокопроизводительным и масштабируемым. Korvus также может использовать существующие данные Postgres, что упрощает настройку и развертывание.

• Разработчики приложений: Внедрите конвейер RAG с помощью Korvus SDK, используя его привязки Python и JavaScript.
• Специалисты по данным: Создавайте масштабируемые, высокопроизводительные поисковые приложения, используя возможности Korvus RAG с одним запросом на Postgres.
• Корпоративные архитекторы: Упростите сложные архитектуры, заменив сервис-ориентированные подходы унифицированным конвейером Korvus, встроенным в Postgres.
• Инженеры машинного обучения: Настраивайте и расширяйте SQL-операции Korvus для расширенных функциональных возможностей RAG и улучшения работы разработчиков.
• Разработчики открытого исходного кода: Внесите свой вклад в проект Korvus, улучшив поддержку нескольких языков и улучшив существующие функции.

Что такое Korvus?

Korvus — это поисковый SDK, который объединяет всю цепочку RAG в одном запросе к базе данных. Построен на базе Postgres с привязками для Python, JavaScript, Rust и C.

Чем Korvus отличается от других решений?

Korvus предлагает единый подход к поиску и извлечению информации, объединяя все этапы RAG в одном запросе к базе данных. Это упрощает разработку и повышает производительность приложений, использующих RAG.

Для кого подходит Korvus?

Korvus подходит для разработчиков, которые хотят быстро и легко интегрировать RAG в свои приложения. Он особенно полезен для:

• Разработчиков, использующих PostgreSQL.
• Разработчиков, которым нужна высокая производительность поиска и извлечения информации.
• Разработчиков, которые хотят избежать сложности настройки и управления разными инструментами RAG.

Как начать использовать Korvus?

Начните с изучения документации и примерів. На GitHub есть все, что вам нужно.

Korvus — это SDK для поиска, разработанный для унификации конвейера RAG с использованием одного запроса к базе данных. Он использует Postgres, предлагая привязки для Python, JavaScript, Rust и C, чтобы обеспечить эффективные возможности поиска.

• Убедитесь, что у вас есть база данных Postgres с установленными pgml и pgvector, размещенная самостоятельно или через управляемую службу, такую как PostgresML Cloud.
• Установите пакет Korvus с помощью pip: pip install korvus. Это предоставляет необходимые привязки Python для взаимодействия с Korvus.
• Установите переменную среды KORVUS_DATABASE_URL со строкой подключения к вашей базе данных, чтобы Korvus мог подключиться.
• Инициализируйте Collection и Pipeline, определив источник данных и этапы обработки для ваших операций RAG, включая разделение и семантический поиск.
• Вставляйте или обновляйте документы с помощью collection.upsert_documents(), чтобы ваши данные были доступны для извлечения и расширенного создания.
• Выполните генерацию с расширенным извлечением (RAG) с помощью collection.rag(), чтобы извлечь соответствующий контекст и сгенерировать ответы на основе ваших данных.
• Просмотрите результаты. Korvus объединяет извлечение контекста и генерацию текста в одном запросе, упрощая RAG и повышая производительность.
• Настройте SQL-операции для расширенного управления, используя возможности оптимизации запросов PostgreSQL для повышения производительности и адаптации результатов.