evadb

EvaDB项目介绍

EvaDB是一个为AI驱动应用程序设计的数据库系统，它旨在为软件开发人员提供一种简单高效的方法来构建AI应用程序。通过提供强大的SQL API，EvaDB简化了AI应用程序的开发过程，无论是对结构化数据还是非结构化数据，皆能应对自如。

项目背景

在AI迅速发展的时代，许多传统上由AI或机器学习工程师完成的任务现在可以实现自动化。EvaDB为软件开发人员提供了执行高级AI任务的能力，而无需深入AI的复杂细节。其覆盖的AI应用广泛，包括回归、分类、图像识别、问答和众多生成式AI应用。EvaDB的目标是解决99%通常重复且可以通过简单的SQL函数调用自动化的AI问题。

主要功能

简单的数据源连接

EvaDB允许开发人员轻松连接各种数据源，包括PostgreSQL、AWS S3桶以及本地文件系统等。通过SQL查询，开发人员能够快速构建AI驱动的应用程序。EvaDB支持的详细数据源信息可以在这里找到。

使用预训练AI模型进行查询

EvaDB可以使用多种预训练AI模型对连接的数据进行查询，如来自Hugging Face、OpenAI和YOLO的模型。这些模型涵盖了音频分类、自动语音识别、文本分类、图像分类和对象检测等功能。关于支持的AI模型的更多详细信息，可以查看这里。

AI模型的创建与微调

EvaDB还支持创建或微调用于回归、分类和时间序列预测的AI模型。它支持的AutoML框架包括Ludwig、Sklearn、Xgboost等。支持的自动化机器学习框架的详细信息可以在这里找到。

AI查询优化

为了加速AI查询，EvaDB使用了多种AI中心的查询优化技术，如结果缓存、批处理和并行处理。这些优化策略有效提升了查询速度并降低了计算成本。关于优化细节的更多信息可以查看这里。

应用与实现

EvaDB已经被用于构建多种AI应用，如情感分析、图像相似度搜索以及交通流量分析等。每个应用都有相应的教程，可以直接在Google Colab上运行。

社区及支持

EvaDB欢迎开发者加入其Slack社区，提交反馈或报告BUG，同时也鼓励加入EvaDB的GitHub共享代码。EvaDB团队积极聆听用户的反馈意见，不断优化和改进。

贡献与发展

该项目由乔治亚理工大学数据库团队领导，所有对EvaDB的贡献都受到欢迎和重视。如果有兴趣参与，EvaDB提供了详细的贡献指南，希望与更多的人合作，推动AI数据库系统的发展。

希望通过这篇文章，让更多的人能深入了解EvaDB的功能及其在AI应用开发领域的便利之处。