Korvus
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Korvus
简介 :
Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK,它将整个RAG(检索增强生成)流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力,同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展,将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK,包括Python、JavaScript、Rust和C,允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。
需求人群 :
Korvus的目标受众是开发者和数据科学家,他们需要在数据库层面上进行高效的RAG操作,同时希望简化搜索架构并提高性能。Korvus的多语言支持和开源特性使其成为技术团队的理想选择,特别是那些已经在使用Postgres作为其数据存储解决方案的团队。
总访问量: 492.1M
占比最多地区: US(19.34%)
本站浏览量 : 54.9K
使用场景
使用Korvus进行大规模文本数据的快速检索和生成。
集成到现有应用程序中,通过单一查询实现复杂的文本处理和搜索功能。
在数据分析和机器学习项目中,使用Korvus进行高效的数据检索和模型训练。
产品特色
Postgres-Native RAG:直接在数据库中执行复杂的RAG操作,无需外部服务和API调用。
Single Query Efficiency:整个RAG流程,从嵌入生成到文本生成,都在一个SQL查询中执行。
Scalability and Performance:基于Postgres构建,继承了其优秀的可扩展性和性能特性。
Simplified Architecture:用单一强大的查询替代复杂的服务导向架构。
High Performance:消除API调用和数据移动,实现更快的处理和更高的可靠性。
Open Source:开源软件和模型,提供本地Docker运行体验。
Multi-Language Support:支持Python、JavaScript和Rust等多种编程语言。
Unified Pipeline:在一个查询中结合嵌入生成、向量搜索、重排和文本生成。
使用教程
1. 设置Postgres数据库,并安装pgml和pgvector扩展。
2. 设置KORVUS_DATABASE_URL环境变量,指向你的数据库连接字符串。
3. 初始化Collection和Pipeline,配置所需的文本处理和搜索模型。
4. 插入文档到Collection中,为搜索和生成操作提供数据。
5. 执行RAG查询,结合向量搜索和文本生成,获取所需的结果。
6. 根据需要调整和优化查询,利用Postgres的查询优化能力。
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