Tutoriel de filature: déverrouiller la puissance de la recherche vectorielle

Terminer: votre moteur de recherche de vecteur open source pour les données non structurées

Weavate est un puissant moteur de recherche de vecteur open source conçu pour gérer des données non structurées comme le texte, les images et l'audio. Ce tutoriel vous guidera à travers ses concepts principaux, sa configuration, sa gestion des données et son interrogatoire à l'aide de son interface GraphQL intuitive. Nous explorerons également l'intégration de Python et les meilleures pratiques pour des performances optimales.

qu'est-ce qui est en train de faire passer?

Weavate combine de manière unique le stockage d'objets avec la recherche de vecteur, permettant une requête basée sur une similitude puissante. Son architecture en temps natif et en temps réel assure l'évolutivité, tandis que les modules facultatifs s'adressent à divers types de données (texte, image, etc.). Cette modularité permet la personnalisation en fonction de vos besoins spécifiques.

Comprendre les intérêts et les bases de données vectorielles

Les bases de données traditionnelles luttent avec des données non structurées. Weavate résout cela en tirant parti des intérêts - représentations numériques de données non structurées générées par les modèles d'apprentissage automatique. Ces intérêts permettent des comparaisons de similitudes efficaces, cruciales pour des tâches telles que la recherche sémantique et la réponse aux questions. Les bases de données vectorielles, contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, sont optimisées pour stocker et interroger ces représentations vectorielles.

Modèle d'intégration de texte - Source d'image

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Pinecone offre une alternative convaincante; Explorez nos "bases de données vectorielles de maîtrise avec PineCone" pour plus de détails.

Configuration de l'évasion

weavate est facilement installé via Docker Compose (recommandé) ou l'installation manuelle. Après l'installation, vérifiez la fonctionnalité avec une requête simple. Pour Docker Compose:

docker compose up -d

Les autres options de déploiement incluent le service cloud géré de WeAviate et le marché AWS. Le client Python est installé à l'aide de PIP:

pip install -U weaviate-client

Core Teavate Concepts

• Objets de données: éléments de données organisés en "classes", chacune avec des "propriétés" définies. Chaque objet est représenté par un vecteur.
• Modules: Étendent la fonctionnalité de Weavate (vectorisation, sauvegardes, etc.). Le moteur de base fonctionne comme une base de données vectorielle même sans modules.
• Stockage: Fournit une persistance de données fiable en temps réel avec une gestion robuste des échecs. Les requêtes renvoient les objets de données complètes, pas seulement les ID. Le filtrage se produit Avant Recherche de vecteur pour des dénombrements de résultats précis.
• GraphQL: Fivia la principale interface, offrant un accès efficace et flexible par rapport au repos. Sa nature basée sur des graphiques excelle avec des données référencées croisées.

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Création de classes et d'objets

Les classes définissent la structure de vos données. Vous pouvez les créer manuellement ou utiliser la fonctionnalité Autoschema de WeAviate. Voici un exemple python de la création de classe manuelle:

docker compose up -d

Un exemple plus complet, y compris la vectorisation et les propriétés:

pip install -U weaviate-client

Les objets

sont ajoutés aux classes. Les vecteurs peuvent être explicitement fournis ou générés par Weavate.

class_name = "Item description"
class_object = {"class": class_name}
client.schema.create_class(class_object)

Exemple de python de bout en bout

Cet exemple montre la création d'une classe et l'ajout d'objets à l'aide du client Python. N'oubliez pas d'installer le client (pip install -U weaviate-client) et d'avoir une instance de climatisation en cours d'exécution (cloud ou intégré).

{
  "class": "Article",
  "vectorizer": "text2vec-cohere",
  "vectorIndexConfig": {
    "distance": "cosine"
  },
  "moduleConfig": {
    "generative-openai": {}
  },
  "properties": [
    // ... property definitions ...
  ]
}

Source de données (Crédit: Térécissement officiel)

Terminer les meilleures pratiques

• Conception du schéma: schémas flexibles et évolutifs avec des identifiants uniques et des types sémantiques.
• Importation de données: Utiliser les API d'importation par lots pour l'efficacité et le repos pour l'automatisation. Utilisez des formats pris en charge (JSON, CSV).
• Optimisation de la requête: Levier GraphQL, pagination et mise en cache pour des performances optimales.

ChromAdB offre une autre excellente option de base de données vectorielle open source; Explorez notre tutoriel ChromAdb pour plus d'informations.

Conclusion

Weavate offre une solution robuste et flexible pour gérer et interroger des données non structurées. Son approche basée sur des vecteurs, combinée à son interface GraphQL et à son client Python convivial, en fait un choix idéal pour diverses applications machine et AI. Envisagez d'explorer notre webinaire sur les "bases de données vectorielles pour la science des données avec Weavate in Python" pour améliorer encore vos connaissances.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!