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大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下 Airweave 这个能够将任何应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中,实现智能代理检索的开源工具。
🚀 快速阅读
Airweave 是一个开源工具,能够将应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中,实现智能代理检索。
- 核心功能:无代码集成、多租户支持、数据分块、自动同步、版本控制与哈希检测。
- 技术原理:通过异步任务处理、数据采集与分块、向量化存储等技术实现高效的数据管理和检索。
Airweave 是什么
Airweave 是一个开源工具,能够将任何应用程序的数据(包括 API、数据库、网站等)同步到图数据库和向量数据库中,让数据能基于智能代理或搜索机制进行检索。Airweave 通过数据分块、哈希检测和自动同步等功能,简化了数据检索和管理的流程。
Airweave 提供了无代码集成、多租户支持、多源数据整合等核心功能,支持通过 React 前端界面或 FastAPI 接口进行操作。用户可以快速将应用数据化为可搜索的内容,而无需编写复杂代码。
Airweave 的主要功能
- 无代码集成:用户无需编写代码即可快速将应用数据化为可搜索的内容。
- 多租户支持:适合 SaaS 开发者,支持基于 OAuth2 进行多租户数据同步,同时保证数据隐私和安全。
- 数据分块:每个数据源(如数据库、API 或文件系统)都定义了一个
async def generate_chunks()
方法,用于生成一致格式的数据分块。 - 自动同步:支持定时同步或按需同步数据,减少不必要的数据传输。
- 版本控制与哈希检测:基于哈希检测数据变化,仅更新向量存储中修改的部分。
- 多源支持:支持连接多个数据源,并统一到一个可查询的层中。
- 可扩展性:支持基于 Docker Compose 本地部署,未来还将支持 Kubernetes 进行生产级部署。
Airweave 的技术原理
- 数据采集:连接各种数据源(如 API、数据库、文件系统等)采集数据。每个数据源都定义一个
async def generate_chunks()
方法,用于将数据分块处理,确保数据能够以一致的格式输出。 - 数据处理与分块:数据被分块处理后,基于嵌入器(embedders)将文本或其他数据类型转换为向量形式,向量能被向量数据库高效存储和检索。
- 数据存储:
- 图数据库:用于存储数据之间的关系。
- 向量数据库:如 Chroma、Milvus、Pinecone、Qdrant、Weaviate 等,用于存储向量化的数据,支持高效的相似性搜索。
- 数据同步与更新:基于哈希检测数据的变化,仅对修改过的数据块进行更新,减少不必要的数据同步。支持定时同步和按需同步,用户可以根据需求灵活配置同步计划。
- 检索与查询:数据存储后,用户可以通过智能代理或搜索机制进行检索。Airweave 支持基于前端界面或 API 接口进行查询,用户可以快速获取所需数据。
- 异步任务处理:使用 ARQ Redis 进行后台任务处理,支持大规模数据同步的异步处理,提高系统的性能和可扩展性。
- 多租户与隐私保护:基于 OAuth2 支持多租户数据同步,确保不同租户之间的数据隔离和隐私保护。
如何运行 Airweave
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/airweave-ai/airweave.git
cd airweave
2. 构建并运行
chmod +x start.sh
./start.sh
现在,Airweave 已经在本地运行。你可以登录到仪表盘,添加新的数据源,并配置同步计划。
资源
- GitHub 仓库:https://github.com/airweave-ai/airweave
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