10 ポイント 投稿者 xguru 2024-07-17 | まだコメントはありません。 | WhatsAppで共有
  • オープンソースのRAG(検索拡張生成)パイプライン
    • LLM、ベクトルメモリ、埋め込み生成、再ランキング、要約、およびカスタムモデルを単一クエリで結合
    • パフォーマンスを最大化し、検索アーキテクチャを簡素化
  • Postgresベースで構築。Python、JavaScript、Rust、C向けバインディングを提供
    • PostgresMLのpgml拡張とpgvector拡張を使用し、RAGパイプライン全体をPostgreSQL内に圧縮
  • インフラの課題を最小限に抑えつつ、高性能なカスタム検索機能を提供

主な機能

  • 複雑なサービス指向アーキテクチャを単一の強力なクエリに置き換え、アーキテクチャを簡素化
  • API呼び出しとデータ移動を排除し、より高速な処理と安定性向上を実現
  • オープンソースソフトウェアとDocker上でもローカル実行されるモデルを使用し、開発者体験を改善
  • Python、JavaScript、Rustなど多様な言語をサポート
  • 埋め込み生成、ベクトル検索、再ランキング、テキスト生成を1つのクエリに統合
  • 内部では実績あるデータベースプラットフォーム上で、効率的なSQLクエリによりKorvusの演算を実行

SQLの力

  • Korvusは複数のプログラミング言語向けに高水準インターフェースを提供するが、中核となる演算は最適化されたSQLクエリに基づいている
  • 上級ユーザーは基盤となるクエリを調査し、理解できる
  • SQL演算を修正または追加することで、Korvusの機能を拡張できる
  • PostgreSQLの高度なクエリ最適化機能の恩恵を受けられる

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