3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesMultimodal Databases
Storage engines capable of managing and indexing complex, heterogeneous data types through unified vector embeddings.
Distinguishing note: Focuses on the storage and organization of multimodal data rather than just the search interface.
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Awesome Multimodal Databases GitHub Repositories
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- milvus-io/milvus
milvus-io/milvus
44,804GitHub पर देखेंMilvus is a specialized vector database engine designed for the indexing, management, and high-speed similarity retrieval of high-dimensional vector embeddings. It functions as a similarity search engine capable of identifying nearest neighbors within large-scale vector spaces, supporting the storage and retrieval of billions of data points while maintaining consistent performance. The system utilizes a distributed architecture that decouples storage, query, and coordination into independent services, allowing for horizontal scaling across clusters. It employs a global indexing mechanism that
Acts as a unified storage environment for organizing and retrieving complex data types like text and images.
Goannscloud-nativediskann - activeloopai/hub
activeloopai/Hub
9,177GitHub पर देखेंHub is a multimodal AI data lake and vector database designed for storing and querying embeddings, text, audio, and images. It functions as a dataset version control system and a machine learning data streaming engine to support large-scale model training. The system utilizes a serverless PostgreSQL vector store to index high-dimensional embeddings for semantic search. It provides a visual interface for inspecting multimodal datasets and viewing annotations such as bounding boxes and masks. The platform handles cloud-agnostic storage synchronization and implements lazy, compressed data strea
Organizes and stores text, images, audio, and embeddings in a unified format optimized for deep learning.
C++ - marqo-ai/marqo
marqo-ai/marqo
5,022GitHub पर देखेंMarqo एक ईकॉमर्स प्रोडक्ट डिस्कवरी प्लेटफ़ॉर्म, मल्टीमॉडल वेक्टर डेटाबेस और AI सर्च मर्चेंडाइजिंग टूल है। यह सिमेंटिक सर्च और अनुशंसाओं को लागू करने के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, जिससे खरीदार प्राकृतिक भाषा और छवियों का उपयोग करके उत्पाद ढूंढ सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म एक हाइब्रिड रैंकिंग पाइपलाइन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो न्यूरल सिमेंटिक स्कोर को व्यावसायिक-परिभाषित बूस्टिंग और पिनिंग नियमों के साथ जोड़ती है। इसमें एक संवादात्मक वाणिज्य इंजन है जो यूज़र के इरादे को प्रोसेस करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है और A/B टेस्टिंग के माध्यम से रूपांतरण वृद्धि और राजस्व को मापने के लिए एक सर्च परफॉरमेंस एनालिटिक्स सूट प्रदान करता है। इसकी व्यापक क्षमताओं में एकीकृत टेक्स्ट और इमेज पुनर्प्राप्ति के लिए मल्टीमॉडल इंडेक्सिंग, क्लिकस्ट्रीम डेटा के आधार पर रैंकिंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए स्वचालित व्यवहारिक शिक्षण, और व्यक्तिगत अनुशंसा इंजन शामिल हैं। सिस्टम कैटलॉग सिंक्रोनाइज़ेशन, विशेषता-आधारित फ़ैसेट एग्रीगेशन और संवादात्मक खरीदारी सारांश के जनरेशन को भी कवर करता है।
Indexes text and images into a shared semantic space for unified multimodal retrieval.
Python
