txtai - BD de embeddings todo en uno para búsqueda semántica, orquestación de LLM y flujos de trabajo de modelos de lenguaje

• La BD de embeddings combina índices vectoriales (sparse y densos), redes de grafos y bases de datos relacionales
  • Esto permite búsqueda vectorial mediante SQL, modelado de temas, generación aumentada por recuperación (RAG) y más
  • Puede usarse de forma independiente o como una potente fuente de conocimiento para prompts de modelos grandes de lenguaje (LLM)
• Funciones de txtai
  • Búsqueda vectorial mediante SQL, almacenamiento de objetos, modelado de temas, análisis de grafos e indexación multimodal
  • Generación de embeddings para texto, documentos, audio, imágenes y video
  • Pipelines basados en modelos de lenguaje que ejecutan prompts de LLM, preguntas y respuestas, etiquetado, transcripción, traducción, resumen y más
  • Flujos de trabajo que conectan pipelines entre sí y agregan lógica de negocio
    • Los procesos de txtai pueden ser microservicios simples o flujos de trabajo multimodelo
  • Construido con Python o YAML
    • Ofrece bindings de API para JavaScript, Java, Rust y Go
  • Se ejecuta localmente o escala horizontalmente con orquestación de contenedores