¿Alguna vez has necesitado una base de datos de embeddings vectoriales que sea rápida, pequeña y fácil de implementar?

TinyVector es la solución que estabas buscando. Este proyecto personal de Will Depue te permitirá trabajar con embeddings de forma eficiente y sin complicaciones.

En este artículo, te mostramos cómo TinyVector puede cambiar la forma en que trabajas con vectores y por qué deberías darle una oportunidad.

¿Qué es TinyVector?

TinyVector es una base de datos de embeddings vectoriales minimalista y altamente eficiente. Es ideal para quienes buscan un enfoque simple y rápido para trabajar con vectores sin necesidad de algoritmos complicados. Puedes echarle un vistazo al proyecto en GitHub.

Características principales

• Pequeño: TinyVector es fácil de personalizar y tiene menos de 500 líneas de código. Solo necesitas un servidor Flask, una base de datos SQLite y índices Numpy.
• Rápido: En conjuntos de datos pequeños y medianos, TinyVector supera a otras bases de datos de vectores en términos de velocidad.
• Escalable: Almacena todos los índices en memoria para consultas rápidas y puede escalar hasta más de 100 millones de dimensiones vectoriales sin problemas.
• Código abierto: Licencia MIT, gratis para siempre.

¿Por qué elegir TinyVector?

A menudo, las bases de datos de vectores convencionales son excesivas para tareas simples como:

1. Chatear con tus documentos: Usar embeddings para buscar documentos no requiere acelerar la velocidad de búsqueda con HNSW o FAISS.
2. Búsqueda en tu sitio web o tienda: A menos que vendas más de un millón de artículos, no necesitas algo tan complejo como Pinecone.
3. Consultar en grandes bases de datos: Incluso con 10 millones de embeddings, TinyVector puede ser la mejor opción.

Próximas actualizaciones

• Consultas potentes: Se agregarán funcionalidades completas de consultas SQL.
• Modelos integrados: Genera vectores automáticamente en el servidor sin necesidad de importarlos. Se admitirán modelos SBert, Hugging Face, OpenAI y Cohere, entre otros.
• Cliente Python/JS: Habrá un paquete completo para Python y JavaScript para facilitar la integración con TinyVector.

Ayuda a mejorar TinyVector

Will Depue tiene grandes objetivos para TinyVector y necesita tu ayuda para lograrlos, como la optimización, aceleración GPU, integración de herramientas avanzadas y más. Si estás interesado en contribuir al proyecto, visita su página de GitHub y ponte en contacto con él.