Korvus

SDK de búsqueda RAG integral

Producto ComúnProgramaciónPostgresRAG

Korvus es un SDK de búsqueda basado en Postgres que unifica todo el flujo de RAG (Recuperación Aumentada por Generación) en una sola consulta de base de datos. Ofrece capacidades de búsqueda de alto rendimiento y personalizables, minimizando al mismo tiempo las consideraciones de infraestructura. Korvus aprovecha las extensiones pgml y pgvector de PostgresML para comprimir el flujo de RAG dentro de Postgres. Admite SDK multilingües, incluidos Python, JavaScript, Rust y C, permitiendo a los desarrolladores integrarlo sin problemas en sus pilas tecnológicas existentes.

RAG nativo de Postgres: Ejecuta operaciones RAG complejas directamente en la base de datos
sin necesidad de servicios ni llamadas a API externas.
Eficiencia de consulta única: Todo el flujo de RAG
desde la generación de incrustaciones hasta la generación de texto
se ejecuta en una sola consulta SQL.
Escalabilidad y rendimiento: Basado en Postgres
hereda sus excelentes características de escalabilidad y rendimiento.
Arquitectura simplificada: Reemplaza la compleja arquitectura orientada a servicios con una sola consulta potente.
Alto rendimiento: Elimina las llamadas a API y el movimiento de datos
lo que permite un procesamiento más rápido y una mayor fiabilidad.

El público objetivo de Korvus son los desarrolladores y científicos de datos que necesitan realizar operaciones RAG eficientes a nivel de base de datos
al tiempo que desean simplificar la arquitectura de búsqueda y mejorar el rendimiento. La compatibilidad multilingüe y las características de código abierto de Korvus lo convierten en una opción ideal para los equipos técnicos
especialmente aquellos que ya utilizan Postgres como solución de almacenamiento de datos.

Utilice Korvus para la recuperación y generación rápidas de grandes cantidades de datos de texto.
Intégrelo en aplicaciones existentes para implementar funciones complejas de procesamiento y búsqueda de texto mediante una sola consulta.
Utilice Korvus para la recuperación de datos y el entrenamiento de modelos eficientes en proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático.

1. Configure la base de datos Postgres e instale las extensiones pgml y pgvector.
2. Configure la variable de entorno KORVUS_DATABASE_URL
apuntando a su cadena de conexión de la base de datos.
3. Inicialice Collection y Pipeline
configurando los modelos de procesamiento de texto y búsqueda necesarios.

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Programación

•Postgres•RAG

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Técnicas RAG — Conjunto revolucionario de técnicas de sistemas de generación mejorada mediante recuperación.

Programación

•RAG•PNL

204

Gemini 2.0 Flash Experimental — Modelo de IA de alto rendimiento desarrollado por Google DeepMind

Selección Internacional

•IA•Aprendizaje automático

468

Q-RWKV-6 32B Instruct Vista previa — Variante de modelo RWKV más potente, superando varios benchmarks en inglés.

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Command R7B — Modelo de IA generativo rápido y eficiente

ChatGPT Pro — Solución de acceso a escala a modelos de IA de vanguardia

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

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Marco-o1 — Modelo de razonamiento a gran escala y abierto, para resolver problemas del mundo real

Qwen2.5-Coder-0.5B — Modelo de generación de código de 0.5B parámetros de la serie Qwen2.5-Coder

API de xAI — API de modelos básicos de la serie Grok para desarrolladores

Trieve — API de infraestructura prioritaria para IA que ofrece servicios de búsqueda, recomendación y RAG

Vectorize — Tubería RAG de producción rápida y precisa

Modelos IBM Granite 3.0 — Modelos de lenguaje IA de alto rendimiento IBM Granite 3.0

Ingeniería de Prompts — Un repositorio integral de recursos sobre Ingeniería de Prompts

Zamba2-7B — Modelo de lenguaje pequeño de alto rendimiento

API del Modelo de IA a Gran Escala de Paiou Cloud — Plataforma de creación rápida de aplicaciones AIGC

Molmo — Familia de modelos de IA multimodal de vanguardia

Free AI Hunter — Plataforma integral de APIs de IA gratuitas seleccionadas para 2024

DenserRetriever — Un buscador AI avanzado para RAG.

Tabla de Modelos — Lista detallada e información sobre modelos de lenguaje extenso

Gemini 1.5 Flash — Modelo de IA ligero y eficiente de Google, diseñado para tareas de alta frecuencia y gran escala.

Hyperscience — Automatización del procesamiento de documentos, convirtiendo contenido no estructurado en datos estructurados y procesables.

Docker GenAI Stack — Solución de desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial lanzada por Docker

PaperClip — Asistente de memoria para artículos de investigación en IA

SumUp — Herramienta de generación de resúmenes de artículos con IA

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Modo IA de Google — El Modo IA es una función experimental de IA generativa en la búsqueda de Google que ayuda a los usuarios a resolver problemas complejos.

Agente de Ciencia de Datos en Colab — Asistente de ciencia de datos de Colab basado en Gemini, que genera automáticamente el código completo del cuaderno de Colab.