kelindar/search官網

kelindar/search 是一個Go語言庫，它提供了嵌入式向量搜索和語義嵌入的功能，基于llama.cpp構建。這個庫特別適合于小到中型項目，需要強大的語義搜索能力，同時保持簡單高效的實現。它支持GGUF BERT模型，允許用戶利用復雜的嵌入技術，而不需要深陷傳統搜索系統的復雜性。該庫還提供了GPU加速功能，能夠在支持的硬件上快速進行計算。如果你的數據集少于100,000條目，這個庫可以輕松集成到你的Go應用中，實現語義搜索功能。

kelindar/search是什么

kelindar/search是一個基于Go語言的嵌入式向量搜索庫，它利用llama.cpp實現語義嵌入和向量搜索功能。特別適合處理小到中型數據集（少于100,000條記錄），開發者可以輕松地將其集成到Go應用中，實現高效的語義搜索。它支持GGUF格式的BERT模型，并提供GPU加速（通過Vulkan）以提升搜索速度。無需復雜的傳統搜索系統配置，就能享受到強大的語義搜索能力。

kelindar/search主要功能

kelindar/search的主要功能在于提供高效的嵌入式向量搜索和語義嵌入功能。它可以：生成文本的語義嵌入向量；創建并管理向量索引；根據輸入向量在索引中進行快速搜索，并返回最相關的結果及其相似度得分。這些功能使其在文檔檢索、推薦系統和自然語言處理等領域具有廣泛的應用價值。

kelindar/search使用方法

使用kelindar/search大致分為以下步驟：1. 安裝庫：下載預編譯的二進制文件或從源代碼編譯。2. 加載模型：使用`search.NewVectorizer`函數加載GGUF格式的BERT模型。3. 生成嵌入：使用`EmbedText`方法將文本轉換為向量嵌入。4. 創建索引：使用`search.NewIndex`創建索引，并使用`Add`方法添加向量和對應的標簽。5. 搜索：使用`Search`方法進行搜索，輸入向量嵌入和所需結果數量。6. 獲取結果：遍歷搜索結果，獲取結果和相似度分數。

kelindar/search產品價格

kelindar/search是一個開源庫，免費使用。

kelindar/search常見問題

kelindar/search支持哪些類型的BERT模型？ 它支持使用GGUF格式的BERT模型。

如果我的數據集超過100,000條記錄，還能使用kelindar/search嗎？ 雖然官方建議用于小于100,000條記錄的數據集，但也可以嘗試使用，性能可能會降低。建議考慮其他更適合大型數據集的向量數據庫。

kelindar/search的GPU加速如何啟用？ 預編譯的二進制文件已經包含Vulkan支持，在支持Vulkan的硬件上會自動啟用GPU加速。如果從源代碼編譯，需要確保安裝了Vulkan SDK。

kelindar/search官網入口網址

https://github.com/kelindar/search

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