Korvus
需求人群
Korvus的目标受众是开发者和数据科学家，他们需要在数据库层面上进行高效的RAG操作，同时希望简化搜索架构并提高性能。Korvus的多语言支持和开源特性使其成为技术团队的理想选择，特别是那些已经在使用Postgres作为其数据存储解决方案的团队。使用场景
使用Korvus进行大规模文本数据的快速检索和生成。集成到现有应用程序中，通过单一查询实现复杂的文本处理和搜索功能。在数据分析和机器学习项目中，使用Korvus进行高效的数据检索和模型训练。产品特色
Postgres-Native RAG：直接在数据库中执行复杂的RAG操作，无需外部服务和API调用。Single Query Efficiency：整个RAG流程，从嵌入生成到文本生成，都在一个SQL查询中执行。Scalability and Performance：基于Postgres构建，继承了其优秀的可扩展性和性能特性。Simplified Architecture：用单一强大的查询替代复杂的服务导向架构。High Performance：消除API调用和数据移动，实现更快的处理和更高的可靠性。Open Source：开源软件和模型，提供本地Docker运行体验。Multi-Language Support：支持Python、JavaScript和Rust等多种编程语言。Unified Pipeline：在一个查询中结合嵌入生成、向量搜索、重排和文本生成。使用教程
- 11. 设置Postgres数据库，并安装pgml和pgvector扩展。
- 22. 设置KORVUS_DATABASE_URL环境变量，指向你的数据库连接字符串。
- 33. 初始化Collection和Pipeline，配置所需的文本处理和搜索模型。
- 44. 插入文档到Collection中，为搜索和生成操作提供数据。
- 55. 执行RAG查询，结合向量搜索和文本生成，获取所需的结果。
- 66. 根据需要调整和优化查询，利用Postgres的查询优化能力。
团队介绍
了解 Korvus 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。