Repolode
Предложить
apple

apple/embedding-atlas

Интерактивная визуализация больших наборов эмбеддингов и метаданных с перекрёстной фильтрацией и поиском.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
4,990
Форки
332
Открытые issues
34
Последний коммит
7 часов назад

Что это?

Embedding Atlas — инструмент для визуализации больших наборов эмбеддингов и связанных с ними метаданных. Он помогает изучать общую структуру данных, находить плотные области и выбросы, а также искать точки, похожие на запрос или существующий элемент.

Для эмбеддингов доступны автоматическая кластеризация с метками, оценка плотности методом ядер с контурами плотности, прозрачность перекрывающихся точек, не зависящая от порядка отрисовки, и поиск ближайших соседей. Визуализация выполняется с помощью WebGPU и рассчитана на наборы данных размером до нескольких миллионов точек. Для табличных данных доступны связанные дашборды с графиками столбцов, линий, пузырьков, количества и eCDF, комбинируемая спецификация графиков для создания собственных визуализаций, а также встроенные средства просмотра текстовых, графических, аудио-, числовых, категориальных столбцов и столбцов времени.

Проект можно использовать как инструмент командной строки Python, виджет в ноутбуках наподобие Jupyter или npm-компоненты для React и Svelte. Кроме того, он предоставляет интерфейс MCP, через который AI-агенты могут запрашивать схему данных, выполнять SQL и создавать графики.

Ключевые возможности

  • 01Автоматическая кластеризация точек эмбеддингов с присвоением меток
  • 02Оценка плотности методом ядер с контурами плотности
  • 03Поиск в реальном времени и поиск ближайших соседей
  • 04Визуализация на WebGPU для наборов размером до нескольких миллионов точек
  • 05Связанные графики с перекрёстной фильтрацией по столбцам таблицы
  • 06Доступ через MCP для выполнения SQL-запросов и создания графиков AI-агентами

Сценарии использования

  • Изучение структуры и выбросов в наборе эмбеддингов текста или изображений
  • Анализ результатов поиска с помощью поиска соседей для известного примера
  • Добавление интерактивного средства просмотра эмбеддингов в ноутбук или веб-приложение
  • Анализ табличного набора данных и построение графиков с помощью AI-агента

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет Python

    pip install embedding-atlas
  2. 2

    Запустите инструмент на своем наборе данных

    embedding-atlas <your-dataset>

Что важно знать

  • Для плавной работы рендеринга нужен браузер с поддержкой WebGPU.

Темы

#embedding#visualization#data-visualization#webgpu#clustering#machine-learning#notebook

Частые вопросы

Что такое embedding-atlas?
Интерактивная визуализация больших наборов эмбеддингов и метаданных с перекрёстной фильтрацией и поиском. Embedding Atlas — инструмент для визуализации больших наборов эмбеддингов и связанных с ними метаданных. Он помогает изучать общую структуру данных, находить плотные области и выбросы, а также искать точки, похожие на запрос или существующий элемент.
embedding-atlas можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
embedding-atlas распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
embedding-atlas всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в embedding-atlas — 21 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать embedding-atlas?
Изучение структуры и выбросов в наборе эмбеддингов текста или изображений Анализ результатов поиска с помощью поиска соседей для известного примера Добавление интерактивного средства просмотра эмбеддингов в ноутбук или веб-приложение Анализ табличного набора данных и построение графиков с помощью AI-агента
Как установить embedding-atlas?
Установите пакет Python: pip install embedding-atlas Запустите инструмент на своем наборе данных: embedding-atlas <your-dataset>
Где скачать embedding-atlas?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/apple/embedding-atlas

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты