VectifyAI/ConDB
📦 Open Source ProjectVectifyAI
KV-Cache-ориентированная база данных контекста для оптимизации производительности LLM и эффективности рассуждений.
ConDB знаменует собой значительный сдвиг в способах обработки длинного контекста AI-системами. В отличие от традиционных векторных баз данных, полагающихся на поиск по эмбеддингам, ConDB функционирует как нативная база данных KV-кэша. Такой архитектурный подход позволяет взаимодействовать напрямую с внутренним состоянием LLM, минимизируя накладные расходы, характерные для внешних систем поиска. Основные функции включают оптимизированное хранение сегментов KV-кэша, поддержку продвинутых методов древовидного поиска и бесшовную интеграцию с агентными рабочими процессами. Рассматривая KV-кэш как основное хранилище, ConDB позволяет разработчикам поддерживать огромные контекстные окна без деградации производительности, типичной для стандартных RAG-реализаций. Проект написан на Python и специально адаптирован для разработчиков, создающих агентов с интенсивными рассуждениями и приложения с длинным контекстом.
💡Основное
- ├─Нативная архитектура KV-кэша
- ├─Оптимизировано для длинного контекста
- └─Поддержка древовидного поиска
🎯Для
- ├─Инженеры AI-инфраструктуры
- └─Разработчики LLM-приложений