embedbase - 提供开发AI应用所需的全部工具和API，支持使用VectorDB和多种大模型

项目介绍：Embedbase

什么是 Embedbase?

Embedbase 是一个简单易用的 API，旨在帮助开发者使用 VectorDBs（向量数据库）和大型语言模型（LLMs），而无需自托管这些工具。这一平台为开发以 AI 为基础的应用程序提供了便捷的开发工具，使用户能够轻松集成AI功能。

主要功能

生成文本：通过 .generateText() 方法，可以使用超过 9 种不同的大型语言模型，轻松生成所需的文本内容。
语义搜索：使用 .add() 方法，开发者可以创建语义搜索信息列表，并使用 .search() 方法执行语义查询。从而能够根据语义内容进行精准的信息检索。

安装指南

开发者可以通过 npm 安装 Embedbase 的 JavaScript SDK：

npm i embedbase-js

然后进行以下初始化：

import { createClient } from 'embedbase-js'
// 初始化客户端
const embedbase = createClient(
  'https://api.embedbase.xyz',
  '<grab me here https://app.embedbase.xyz/>'
)
 
const question =
  'im looking for a nice pant that is comfortable and i can both use for work and for climbing'
 
// 在预定义数据集中搜索信息并返回最相关的数据
const searchResults = await embedbase.dataset('product-ads').search(question)
 
// 将结果转换成字符串，方便在提示中使用
const stringifiedSearchResults = searchResults
  .map(result => result.data)
  .join('')
 
const answer = await embedbase
  .useModel('openai/gpt-3.5-turbo')
  .generateText(`${stringifiedSearchResults} ${question}`)
 
console.log(answer) // 'I suggest considering harem pants for your needs. Harem pants are known for their ...'