VectorDB-recipes

深入构建 GenAI 应用！ 本仓库包含各类示例、应用程序、入门代码及教程，旨在帮助你快速启动 GenAI 项目。

• 这些项目基于 LanceDB 构建，这是一款免费、开源、无服务器（serverless）的向量数据库，无需配置即可使用。
• 它能无缝集成到 Python 数据生态系统中，你可以直接在现有的 pandas、arrow、pydantic 等数据流水线中使用。
• LanceDB 提供原生的 TypeScript SDK，让你能够在无服务器函数（serverless functions）中直接运行向量搜索！

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本仓库分为两个部分：

• 示例 (Examples) - 直接上手代码，减少理论介绍，旨在让你在几分钟内从创意走向 PoC（概念验证）！
• 应用程序 (Applications) - 基于 LLM、VectorDB 和 GenAI 工具构建的可直接使用的 Python 及 Web 应用。

以下示例按不同类别整理，以便于查找同类资源。

章节分类

• 从零构建 (Build from Scratch) - 创建 AI 应用的分步指南。
• 多模态 (Multimodal) - 构建处理并搜索文本和图像的应用。
• RAG - 结合文档检索与 LLM 生成回复。
• 向量搜索 (Vector Search) - 学习如何使用基于向量的搜索高效查找相关文档。
• 聊天机器人 (Chatbot) - 创建能够获取信息并生成智能回复的 AI 聊天机器人。
• 评估 (Evaluation) - 衡量 AI 生成答案的质量和准确性。
• AI 智能体 (AI Agents) - 构建由 LLM 驱动的应用程序，实现多智能体协作与交互。
• 推荐系统 (Recommender Systems) - 开发基于 AI 的个性化推荐系统。
• 概念 (Concepts) - AI 应用中所涉及关键技术的教程与解析。

🌟 最新动态 🌟

随时掌握本仓库添加的最新项目、工具和改进内容。

• V-JEPA 视频搜索 -

从零构建 (Build from Scratch)

从基础开始！这些示例将引导你从零开始创建 AI 应用，利用 LanceDB 实现高效的文档检索与搜索。

从零构建	交互式 Notebook 与脚本
从零构建 RAG
使用 Llama3 从零构建本地 RAG
从零构建多头 RAG (Multi-Head RAG)
从零构建金融科技 AI 智能体

多模态 (Multimodal)

跨不同数据类型（文本、图像等）进行搜索。构建能够处理多样化输入的强大搜索应用。

多模态	交互式 Notebook 与脚本	博客
V-JEPA 视频搜索
多模态 CLIP：DiffusionDB
多模态 CLIP：Youtube 视频	[![LLM](https://img.shields.i