Универсальный AI-фреймворк на Python для семантического поиска, RAG, оркестрации LLM и рабочих процессов с языковыми моделями на базе векторной БД эмбеддингов.
13,1 тыс.+16 за неделю967PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён вчера
milvus-io/bootcamp
Подборка обучающих Jupyter-ноутбуков и демо, которые показывают, как создавать приложения для поиска по неструктурированным данным и ИИ на базе векторной БД Milvus.
- Звёзды
- 2,451
- Форки
- 684
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 17 дней назад
Что это?
В этом репозитории собраны практические ноутбуки и демопроекты для Milvus — векторной базы данных с открытым исходным кодом. Они охватывают поиск по сходству в неструктурированных данных: изображениях, аудио, текстах, видео и молекулярных структурах, а также сценарии ответов на вопросы и NLP.
В руководствах разбираются распространённые подходы: retrieval-augmented generation (RAG), семантический поиск, гибридный поиск на основе плотных и разреженных эмбеддингов, полнотекстовый поиск и рекомендательные системы. В нескольких примерах показана интеграция Milvus с такими фреймворками, как LangChain и LlamaIndex.
Материалы представлены в виде запускаемых ноутбуков: разработчики могут шаг за шагом повторять примеры и адаптировать код под собственные данные.
Ключевые возможности
- 01Обучающие ноутбуки по RAG, семантическому и гибридному поиску с Milvus
- 02Примеры поиска по сходству для изображений, аудио и молекулярных структур
- 03Примеры интеграции с LangChain и LlamaIndex
- 04Демонстрации полнотекстового и многовекторного поиска
- 05Примеры рекомендательных систем и кластеризации
Сценарии использования
- Изучение того, как построить конвейер retrieval-augmented generation на базе векторной БД
- Создание прототипа поиска по сходству изображений или аудио для продукта
- Изучение гибридного поиска, объединяющего плотные и разреженные эмбеддинги
- Использование ноутбуков как шаблона для создания демо на базе Milvus
В подборках
Темы
Частые вопросы
- Что такое bootcamp?
- Подборка обучающих Jupyter-ноутбуков и демо, которые показывают, как создавать приложения для поиска по неструктурированным данным и ИИ на базе векторной БД Milvus. В этом репозитории собраны практические ноутбуки и демопроекты для Milvus — векторной базы данных с открытым исходным кодом. Они охватывают поиск по сходству в неструктурированных данных: изображениях, аудио, текстах, видео и молекулярных структурах, а также сценарии ответов на вопросы и NLP.
- bootcamp можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- bootcamp распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- bootcamp всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в bootcamp — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать bootcamp?
- Изучение того, как построить конвейер retrieval-augmented generation на базе векторной БД Создание прототипа поиска по сходству изображений или аудио для продукта Изучение гибридного поиска, объединяющего плотные и разреженные эмбеддинги Использование ноутбуков как шаблона для создания демо на базе Milvus
- Где скачать bootcamp?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/milvus-io/bootcamp
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Набор инструментов для поиска от BAAI: модели эмбеддингов и реранкеров BGE, а также средства обучения, оценки и руководства для поиска и RAG.
12,3 тыс.+11 за неделю946PythonMITОбновлён 11 дней назад
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.
29,6 тыс.+38 за неделю2,6 тыс.RustApache-2.0Обновлён 7 дней назад
Epsilla — векторная база данных с открытым исходным кодом на C++ для поиска похожих эмбеддингов, с фильтрацией метаданных, гибридным поиском и интеграциями для LLM-поиска.
87446C++Apache-2.0Обновлён в прошлом месяце
Официальный SDK для TypeScript/Node.js для Pinecone — управляемой базы данных с векторным и полнотекстовым поиском.
27950TypeScriptApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 23 часа назад
Лёгкая библиотека для Python, которая разбивает текст на чанки для RAG-пайплайнов и предлагает разные стратегии разбиения, обработчики и интеграции с векторными базами данных.
4,8 тыс.+6 за неделю369PythonMITОбновлён вчера