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trieve

Code Source AI

v0.12.1

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Solution tout-en-un pour la recherche, les recommandations et RAG

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Référence API + documentation
Spécification OpenAPI
SDK dactylographié
SDK Python

Caractéristiques

Auto-hébergement dans votre VPC ou sur site : nous proposons des guides d'auto-hébergement complets pour AWS, GCP, Kubernetes en général et Docker Compose disponibles sur notre page de documentation ici.
? Recherche de vecteurs sémantiques denses : s'intègre aux modèles d'intégration OpenAI ou Jina et à Qdrant pour fournir une recherche de vecteurs sémantiques.
? Recherche de texte intégral/neurale tolérante aux fautes de frappe : chaque morceau téléchargé est vectorisé avec naver/efficient-splade-VI-BT-large-query pour une recherche de vecteurs clairsemés neuronaux de qualité et tolérante aux fautes de frappe.
Mise en surbrillance des sous-phrases : mettez en surbrillance les mots ou les phrases correspondants dans un morceau et mettez-les en gras lors de la recherche pour améliorer l'UX de vos utilisateurs. Bravo à la caisse simsearch !
? Recommandations : recherchez des morceaux similaires (ou des fichiers si vous utilisez le regroupement) avec l'API de recommandation. Très utile si vous disposez d'une plate-forme sur laquelle les utilisateurs préfèrent le contenu, les marque-pages ou les votes positifs.
? Routes API RAG pratiques : nous nous intégrons à OpenRouter pour vous donner accès à n'importe quel LLM que vous souhaitez pour RAG. Essayez nos itinéraires pour un RAG entièrement géré avec une gestion de la mémoire basée sur des sujets ou sélectionnez votre propre RAG contextuel.
Apportez vos propres modèles : si vous le souhaitez, vous pouvez apporter votre propre intégration de texte, SPLADE, reclassement d'encodeurs croisés et/ou modèle en grand langage (LLM) et le connecter à notre infrastructure.
Recherche hybride avec reclassement multi-encodeurs : pour de meilleurs résultats, utilisez la recherche hybride avec l'optimisation de reclassement BAAI/bge-reranker-large.
? Biais de récence : biaisez facilement les résultats de recherche en fonction de ce qui était le plus récent pour éviter l'obsolescence
Merchandising réglable : ajustez la pertinence à l'aide de signaux tels que les clics, les ajouts au panier ou les citations
?️ Filtrage : la plage de dates, la correspondance de sous-chaîne, la balise, le numérique et d'autres types de filtres sont pris en charge.
Regroupement : marquez plusieurs morceaux comme faisant partie du même fichier et effectuez une recherche au niveau du fichier de telle sorte que le même résultat de niveau supérieur n'apparaisse jamais deux fois.

Manquons-nous une fonctionnalité dont votre cas d’utilisation aurait besoin ? - appelez-nous au 628-222-4090, créez un problème Github ou rejoignez la communauté Matrix et dites-le-nous ! Nous sommes une petite entreprise toujours très impliquée et désireuse de créer ce dont vous avez besoin ; des services professionnels sont disponibles.

Développement local avec Linux

Paquets Debian/Ubuntu paquets nécessaires

sudo apt install curl 
gcc 
g++ 
make 
pkg-config 
python3 
python3-pip 
libpq-dev 
libssl-dev 
openssl

Packages Arch nécessaires

sudo pacman -S base-devel postgresql-libs

Installer NodeJS et Yarn

Vous pouvez installer NVM à l'aide de son script d'installation.

 curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash

Vous devez redémarrer le terminal pour mettre à jour le profil bash avec NVM. Ensuite, vous pouvez installer la version NodeJS LTS et Yarn.

 nvm install --lts
npm install -g yarn

Créer le répertoire tmp du serveur

 mkdir server/tmp

Installer la rouille

 curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

Installer la surveillance du fret

 cargo install cargo-watch

Configurer les environnements

 cp .env.analytics ./frontends/analytics/.env
cp .env.chat ./frontends/chat/.env
cp .env.search ./frontends/search/.env
cp .env.server ./server/.env
cp .env.dashboard ./frontends/dashboard/.env

Ajoutez votre `LLM_API_KEY` à `./server/.env`

Voici un guide pour l’acquérir.

Étapes une fois que vous avez la clé

Ouvrez le fichier ./server/.env
Remplacez la valeur de LLM_API_KEY par votre propre clé API OpenAI.
Remplacez la valeur de OPENAI_API_KEY par votre propre clé API OpenAI.

Démarrez les services de conteneur Docker nécessaires au développement local

 cat .env.chat .env.search .env.server .env.docker-compose > .env

./convenience.sh -l

Démarrer les services pour le développement local

Nous vous recommandons de gérer cela via tmuxp, voir le guide ici ou les onglets du terminal.

 cd clients/ts-sdk
yarn build

 cd frontends
yarn
yarn dev

 cd server
cargo watch -x run

 cd server
cargo run --bin ingestion-worker

 cd server
cargo run --bin file-worker

 cd server
cargo run --bin delete-worker

 cd search
yarn
yarn dev

Vérifier la configuration de travail

vérifiez que vous pouvez voir redoc avec la référence OpenAPI sur localhost:8090/redoc
créer un compte créer un ensemble de données avec des données de test sur localhost : 5173
recherchez cet ensemble de données avec les données de test sur localhost : 5174

Problèmes de débogage avec le développement local

Contactez-nous sur Discord pour obtenir de l'aide. Nous sommes disponibles et plus qu'heureux de vous aider.

Déboguer le diesel en obtenant le SQL généré exact

diesel::debug_query(&query).to_string();

Configuration locale pour tester les fonctionnalités de Stripe

Installez Stripe CLI.

stripe login
stripe listen --forward-to localhost:8090/api/stripe/webhook
définissez STRIPE_WEBHOOK_SECRET dans le server/.env sur le secret de signature du webhook résultant
stripe products create --name trieve --default-price-data.unit-amount 1200 --default-price-data.currency usd
stripe plans create --amount=1200 --currency=usd --interval=month --product={id from response of step 3}