O TsgcAIDatabaseVectorFile armazena vetores de embeddings e seus textos de origem em dois arquivos locais. Atribua-o a um componente de embeddings e você tem um corpus pesquisável que acompanha seu aplicativo, sem servidor e sem custo por consulta.
Um armazenamento vetorial sem dependências. Os vetores e seus textos de origem ficam em memória, são gravados em disco quando um lote é fechado, e são percorridos em busca da correspondência mais próxima na consulta.
TsgcAIDatabaseVectorFile
Armazenamento vetorial local
Win32 e Win64
O sgcAI é autossuficiente. Este componente vem dentro do sgcAI junto com o runtime sgcWebSockets Core sobre o qual foi construído, então não há licença base para comprar.
Aponte o componente para um arquivo de entrada e um arquivo de vetores, atribua-o a um componente de embeddings, e ele faz o resto.
uses
sgcAI, sgcAI_DB_Vector_File, sgcAI_OpenAI_Embeddings;
var
oDB: TsgcAIDatabaseVectorFile;
oEmbeddings: TsgcAIOpenAIEmbeddings;
begin
oDB := TsgcAIDatabaseVectorFile.Create(nil);
oDB.VectorFileOptions.InputFilename := 'corpus.sgcif';
oDB.VectorFileOptions.VectorFilename := 'corpus.sgcvf';
oEmbeddings := TsgcAIOpenAIEmbeddings.Create(nil);
oEmbeddings.OpenAIOptions.ApiKey := 'sk-...';
oEmbeddings.Database := oDB;
oEmbeddings.CreateEmbeddingsFromFile('manual.txt');
// The store can also be driven directly.
oDB.BeginAddData;
oDB.AddData('Reset procedure: hold the button for 10 seconds.', vVector);
oDB.EndAddData;
Memo1.Text := oDB.QueryData(vQueryVector);
end;// includes: sgcAI.hpp, sgcAI_DB_Vector_File.hpp
TsgcAIDatabaseVectorFile *oDB = new TsgcAIDatabaseVectorFile(NULL);
oDB->VectorFileOptions->InputFilename = "corpus.sgcif";
oDB->VectorFileOptions->VectorFilename = "corpus.sgcvf";
oDB->BeginAddData();
oDB->AddData("Reset procedure: hold the button for 10 seconds.", vVector);
oDB->EndAddData();
String vBest = oDB->QueryData(vQueryVector);Os membros que você usa com mais frequência.
InputFilename guarda os textos de origem indexados por id e VectorFilename guarda os vetores correspondentes. Distribua os dois arquivos com seu aplicativo e o corpus fica disponível offline.
BeginAddData abre um lote, AddData adiciona um texto e seu vetor, e EndAddData fecha o lote e grava os dois arquivos em disco.
QueryData recebe um vetor de consulta, percorre os vetores armazenados em busca da correspondência mais próxima e retorna o texto original por trás dela.
OnBeginAddData permite definir o primeiro id e o rótulo de id de um lote, então uma segunda ingestão pode acrescentar a um corpus existente em vez de sobrescrevê-lo.
Ideal para corpora que cabem confortavelmente na memória e para aplicativos desktop que precisam funcionar sem conexão de rede. Para índices grandes ou compartilhados, use o armazenamento Pinecone.
Ele implementa a mesma interface que TsgcAIDatabaseVectorPinecone, então migrar de arquivos locais para um índice gerenciado é uma troca de componente, não uma mudança de código.
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