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10배 빠르고, 저렴하며, 더 뛰어난 벡터 데이터베이스
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Epsilla는 오픈 소스 벡터 데이터베이스입니다. 저희의 초점은 벡터 검색의 확장성(scalability), 높은 성능(high performance), 그리고 비용 효율성을 보장하는 것입니다. EpsillaDB는 대규모 언어 모델(Large Language Models)에서 정보 검색과 메모리 유지 간의 격차를 해소합니다.
Docker를 사용한 빠른 시작
1. 백엔드를 Docker로 실행하기
docker pull epsilla/vectordb
docker run --pull=always -d -p 8888:8888 -v /data:/data epsilla/vectordb
2. Python 클라이언트와 상호 작용하기
from pyepsilla import vectordb
client = vectordb.Client(host='localhost', port='8888')
...
기능:
-
임베딩 벡터를 위한 고성능 및 프로덕션 규모의 유사도 검색.
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익숙한 데이터베이스, 테이블, 필드 개념을 갖춘 완전한 데이터베이스 관리 시스템(DBMS). 벡터는 단지 또 다른 필드 유형일 뿐입니다.
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메타데이터 필터링(Metadata filtering).
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밀집 벡터(dense)와 희소 벡터(sparse)의 융합을 통한 하이브리드 검색(Hybrid search).
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내장 임베딩 지원 기능으로, 자연어 입력에 대해 자연어 출력을 제공하는 검색 경험을 구현합니다.
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컴퓨팅과 스토리지 분리(compute storage separation), 서버리스(serverless), 다중 테넌시(multi-tenancy)를 갖춘 클라우드 네이티브 아키텍처.
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LangChain 및 LlamaIndex를 포함한 풍부한 생태계 통합 기능.
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Python/JavaScript/Ruby 클라이언트, 그리고 REST API 인터페이스.
Epsilla의 핵심은 C++로 작성되었으며, 벡터 인덱싱을 위해 고급 학술적 병렬 그래프 순회 기법(parallel graph traversal techniques)을 활용하여 HNSW보다 10배 빠른 벡터 검색을 달성하면서도 99.9% 이상의 정밀도 수준을 유지합니다.
Epsilla Cloud
<a href="https://cloud.epsilla.com/">Epsilla Cloud</a>에서 완전 관리형(fully managed) 벡터 DBaaS를 사용해 보세요.
(실험적) 도커 이미지를 시작하지 않고 파이썬 라이브러리로 Epsilla 사용하기
1. Epsilla Python 바인딩 라이브러리 패키지 빌드
cd engine/scripts
(Ubuntu를 사용하는 경우, 먼저 실행: bash setup-dev.sh)
bash install_oatpp_modules.sh
...
2. 이전 단계에서 빌드된 'build' 폴더의 파이썬 바인딩 라이브러리 "epsilla.so"와 "libvectordb_dylib.so"로 테스트 실행하기
cd engine
export PYTHONPATH=./build/
export DB_PATH=/tmp/db33
...
다음은 샘플 코드입니다:
import epsilla
epsilla.load_db(db_name="db", db_path="/data/epsilla")
...
