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高效构建神经信息检索应用的工具

Aquila DBNeural Search EngineLatent Vectorsk-NN RetrievalJSON MetadataGithub开源项目

Aquila DB 是一个高效的神经搜索引擎，专为机器学习应用的数据存储和检索设计。它能够索引机器学习模型生成的潜在向量和 JSON 元数据，并进行 k-NN 检索。Aquila DB 适合数据科学家和机器学习工程师，以便快速构建神经信息检索应用，且依赖性低。支持多种编程语言和 Docker 部署，集成简便。目前处于 alpha 版本，并已在生产环境中使用。

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Superpowered AI - 检索增强生成平台 优化AI响应精准度
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SurrealDB是一款面向现代应用的多功能云原生数据库。它整合了数据库、API和权限管理，支持多种数据类型和查询语言。该数据库简化后端架构，缩短开发周期，并提供实时协作和细粒度访问控制。SurrealDB既可嵌入应用也可分布式部署，为Web、移动和无服务器应用提供高性能、可扩展的数据存储方案。
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VolansDB - 多模态数据引擎支持SQL直接查询非结构化数据
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VolansDB是一款多模态数据引擎，支持使用SQL直接查询和分析表格、图像和视频等非结构化数据。内置AI代理可实现数据提取、分类和语义搜索，无需复杂ETL流程。平台连接多种数据源，提供成本可视化和缓存机制，帮助数据分析师高效处理大规模非结构化数据。适用于生成式AI应用分析、创意优化等场景。
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Quest是一个创新的长文本LLM推理框架，通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术，显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围，并利用Query向量评估页面重要性，仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明，Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍，推理延迟降低2.23倍，同时在长依赖任务中保持高精度。
AI Query - 智能SQL查询生成工具 简化数据库操作
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