GitHub - activeloopai/deeplake: Database for AI. Store Vectors, Images, Texts, Videos, etc. Use with LLMs/LangChain. Store, query, version, & visualize any AI data. Stream data in real-time to PyTorch/TensorFlow. https://activeloop.ai
Deep Lake is a Database for AI powered by a storage format optimized for deep-learning applications. Deep Lake can be used for: Storing data and vectors while building LLM applications Managing datasets while training deep learning models Deep Lake simplifies the deployment of enterprise-grade LLM-based products by offering storage for all data types (embeddings, audio, text, videos, images, pdfs,
the AI-native open-source embedding database
> chroma login # push your local chroma db to the cloud > chroma push --path /persist_path # create a new DB > chroma db create db_name # Update Client Init # python # client = chromadb.HttpClient() client = chromadb.CloudClient(...) // javascript // const client = new ChromaClient(); const client = new CloudClient(...); that’s it!
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Kenn Ejima on X: "Vector DBの選定にはかなりこだわって評価して @qdrant_engine に賭けたが、ここ一週間で xAI の Grok と OpenAI の Retrieval の両方で採用されたらしく、安心している。 DBオタクとしては、モダン・シンプル・クリーンなアーキテクチャを優先すれば消去法で一択。 Congrats @andre_z !"
VectorStores — 🦜🔗 LangChain 0.0.146
