- Open source RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline
- LLM, vector memory, embedding generation, re-rank, summary और custom models को एक ही query में जोड़ता है
- performance को अधिकतम करता है और search architecture को सरल बनाता है
- Postgres पर आधारित। Python, Javascript, Rust, C के लिए bindings उपलब्ध
- PostgresML के
pgml extension और pgvector extension का उपयोग करके पूरे RAG pipeline को PostgreSQL के भीतर समेटता है
- infrastructure से जुड़ी समस्याओं को न्यूनतम रखते हुए high-performance custom search सुविधाएँ प्रदान करता है
मुख्य विशेषताएँ
- जटिल service-oriented architecture को एक शक्तिशाली single query से बदलकर architecture को सरल बनाता है
- API calls और data movement को हटाकर तेज़ processing और बेहतर reliability प्रदान करता है
- open source software और Docker में locally चलने वाले models का उपयोग करके developer experience को बेहतर बनाता है
- Python, JavaScript, Rust जैसी कई भाषाओं का समर्थन
- embedding generation, vector search, re-ranking और text generation को एक ही query में एकीकृत करता है
- अंदरूनी रूप से समय-परीक्षित database platform पर efficient SQL queries के माध्यम से Korvus operations चलाता है
SQL की शक्ति
- Korvus कई programming languages में high-level interface देता है, लेकिन इसके core operations optimized SQL queries पर आधारित हैं
- advanced users underlying queries की जाँच और समझ कर सकते हैं
- SQL operations को modify या add करके Korvus की functionality को बढ़ाया जा सकता है
- PostgreSQL की advanced query optimization capabilities का लाभ लिया जा सकता है
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