epsilla-cloud/vectordb

해결하는 문제

Epsilla는 임베딩 벡터를 위한 고성능, 확장 가능하고 비용 효율적인 유사성 검색을 제공하는 오픈소스 벡터 데이터베이스입니다. 대규모 언어 모델의 정보 검색과 기억 유지 간의 격차를 메웁니다.

작동 방식

C++로 작성된 이 시스템은 벡터 인덱싱을 위해 고급 병렬 그래프 탐색 기술을 사용합니다. 이로 인해 HNSW보다 최대 10배 빠른 검색 속도를 달성하면서도 99.9% 이상의 정밀도를 유지합니다. 벡터를 완전한 데이터베이스 관리 시스템 내의 표준 필드 유형으로 취급하며, 컴퓨팅-스토리지 분리와 클라우드 네이티브, 서버리스 아키텍처를 지원합니다.

대상 사용자

프로덕션 규모의 벡터 검색이 필요한 AI 애플리케이션을 개발하는 개발자. 하이브리드 검색(밀도 벡터 및 스파스 벡터), LangChain 및 LlamaIndex와의 원활한 통합을 필요로 합니다.

주요 특징

• 고성능: HNSW보다 10배 빠른 벡터 검색, 99.9% 이상의 정밀도.
• 하이브리드 검색: 밀도 벡터와 스파스 벡터를 결합하여 검색 품질 향상.
• 내장 임베딩 지원: "자연어 입력 → 자연어 출력" 검색 경험 제공.
• 데이터베이스 관리: 메타데이터 필터링을 지원하는 익숙한 테이블 및 필드 개념.
• 클라우드 네이티브: 멀티테넌시, 서버리스 배포, 컴퓨팅-스토리지 분리 지원.
• 광범위한 통합: Python, JavaScript, Ruby 클라이언트 및 REST API 제공.