txtai - banco de dados de embeddings tudo em um para busca semântica, orquestração de LLM e fluxos de trabalho com modelos de linguagem

• O banco de dados de embeddings combina índices vetoriais (esparsos e densos), redes de grafos e bancos de dados relacionais
  • Com isso, é possível fazer busca vetorial por meio de SQL, modelagem de tópicos, geração aumentada por recuperação (RAG) e mais
  • Pode ser usado de forma independente ou como uma poderosa fonte de conhecimento para prompts de grandes modelos de linguagem (LLM)
• Recursos do txtai
  • Busca vetorial com SQL, armazenamento de objetos, modelagem de tópicos, análise de grafos e indexação multimodal
  • Geração de embeddings para texto, documentos, áudio, imagens e vídeo
  • Pipelines baseados em modelos de linguagem para executar prompts de LLM, perguntas e respostas, rotulagem, transcrição, tradução, sumarização e mais
  • Fluxos de trabalho para conectar pipelines entre si e agregar a lógica de negócios
    • Os processos do txtai podem ser microsserviços simples ou fluxos de trabalho com múltiplos modelos
  • Construído com Python ou YAML
    • Oferece bindings de API para JavaScript, Java, Rust e Go
  • Execute localmente ou faça scale-out com orquestração de contêineres