- Embedding DB vector index (sparse और dense), graph network, और relational database का संयोजन है
- इसके जरिए SQL, topic modeling, retrieval-augmented generation (RAG) आदि के माध्यम से vector search संभव है
- इसे स्वतंत्र रूप से इस्तेमाल किया जा सकता है या large language model (LLM) prompts के लिए एक शक्तिशाली knowledge source के रूप में उपयोग किया जा सकता है
- txtai की विशेषताएँ
- SQL, object storage, topic modeling, graph analysis, और multimodal indexing के जरिए vector search
- text, document, audio, image, और video के लिए embeddings बनाना
- LLM prompts, question answering, labeling, transcription, translation, summarization आदि चलाने वाली language model-आधारित pipelines
- pipelines को आपस में जोड़ने और business logic को aggregate करने वाले workflows
- txtai processes साधारण microservices या multi-model workflows हो सकते हैं
- Python या YAML में build किया गया
- JavaScript, Java, Rust, Go के लिए API bindings उपलब्ध
- लोकल पर चलाएँ या container orchestration के साथ scale out करें
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