一个与任何向量数据库进行交互的简单而强大的接口Java库源码

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一个与任何向量数据库进行交互的简单而强大的接口Java库源码
无论您使用的是Milvus、Faiss、Redis还是其他向量存储解决方案，都能帮助您快速集成和管理向量数据。
一个创新的Java 库，旨在简化机器学习模型的集成与使用。我们提供了一个统一且强大的接口，让开发者能够轻松整合来自不同来源的预训练嵌入模型。
在快速发展的 AI 领域，获取和使用高质量的预训练模型至关重要。致力于解决模型使用中的技术障碍，让开发者可以专注于创新应用的构建。


核心特性

• 广泛的模型支持
  • 无缝集成 Hugging Face、TensorFlow Hub、PyTorch Hub、阿里云等平台的预训练模型
  • 支持多种数据类型：文本、图片、音频等
    
• 简便的注解机制
  • 通过简单的注解配置，快速指定和切换模型
  • 极大地简化模型管理流程
    
• 一致的 API 接口
  • 统一的调用方式，确保代码可移植性
  • 屏蔽不同模型间的技术差异
    
• 高性能优化
  
  
  • 深度性能优化
  • 支持数据处理流水线
  • GPU 加速
  • 智能资源管理
    

环境准备

• JDK 1.8+
• Maven
• CMake（可选，用于构建动态库）
  

安装依赖

1. 1、构建动态库文件
   
2. $ cd jdlib/jni
   
3. $ mkdir build
   
4. $ cd build
   
5. $ cmake ..
   
6. $ make
   
7. 2、打包 face-dlib项目

复制代码

1. <!-- 暂未上传至 maven ，提供本地依赖示例 -->
   
2. <dependency>
   
3.     <groupId>com.openvector</groupId>
   
4.     <artifactId>openvector-core</artifactId>
   
5.     <version>1.0.0</version>
   
6. </dependency>

复制代码

基本使用示例

1. @Autowired
   
2. private VectorizeService vectorizeService;
   
3. 
   
4. // 使用注解快速调用模型
   
5. @VectorModel(type = ModelType.TEXT_EMBEDDING)
   
6. public List<Float> embedText(String text) {
   
7.     return vectorizeService.vectorize(text);
   
8. }

复制代码

模块说明

• openvector-core：系统核心组件，定义向量化统一接口
• openvector-db：向量数据库集成模块
• openvector-provider：模型提供者实现
  

链接：https://pan.quark.cn/s/07cf3a33005a

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