EvaDB简介
EvaDB是一个面向AI应用的数据库系统,旨在简化AI应用的开发和部署过程。它具有以下主要特点:
- 强大的SQL API,可以用简单的SQL查询实现复杂的AI任务
- 支持连接多种数据源,包括结构化和非结构化数据
- 内置多种AI模型,如Hugging Face、OpenAI等
- AI优化的查询引擎,提供缓存、批处理等加速功能
- 完全用Python实现,易于扩展
主要功能
- 连接多种数据源
EvaDB可以方便地连接各种数据源,包括:
- 结构化数据:PostgreSQL、SQLite、MySQL等
- 非结构化数据:本地文件系统、AWS S3等
- 应用数据:GitHub等
- 使用预训练AI模型
EvaDB支持多种流行的AI模型:
- Hugging Face模型:用于音频分类、语音识别、文本分类等任务
- OpenAI模型:如GPT-3.5、GPT-4等
- YOLO模型:用于目标检测
- 创建和微调AI模型
EvaDB还支持创建和微调AI模型,用于回归、分类和时间序列预测等任务。
- AI优化的查询处理
EvaDB采用了多种AI优化技术来加速查询处理:
- 函数结果缓存
- LLM批处理
- 并行查询处理
- 谓词重排序
快速入门
- 安装EvaDB:
pip install evadb
- 连接数据源:
import evadb
cursor = evadb.connect().cursor()
- 加载数据:
LOAD VIDEO "video.mp4" INTO MyVideo;
- 使用AI模型查询:
SELECT id, Yolo(data)
FROM MyVideo
WHERE id < 10;
示例应用
EvaDB可以用于构建多种AI应用,例如:
- 视频问答系统
- 文本摘要生成
- 交通流量分析
- 电影情感分析
- 图像相似度搜索
结语
EvaDB为AI应用开发提供了一个强大而易用的平台。通过简单的SQL查询,开发者就可以实现复杂的AI功能,大大提高了开发效率。欢迎访问EvaDB官网了解更多信息,加入Slack社区交流讨论!
