ColiVara：基于视觉嵌入的文档存储与检索服务

综合介绍

ColiVara 是一个基于视觉嵌入技术的文档存储和检索服务。它无需光学字符识别（OCR）或文本提取，避免了表格破损或图像丢失的问题。ColiVara 支持超过100种文件格式，包括 PDF、DOCX、PPTX 等，能够自动截取网页截图并进行索引。通过 ColiVara，用户可以高效地存储和检索包含丰富视觉信息的文档，提升文档管理和信息检索的效率。ColiVara 提供 Python 和 TypeScript 的 API 和 SDK，用户无需管理向量数据库（pgVector 在后台运行）。此外，ColiVara 还提供详细的文档和无缝的本地或云端快速启动指南，采用后期交互嵌入技术以提高准确性。最重要的是，ColiVara 是完全开源的。

功能列表

• 文档存储：支持多种文件格式的文档上传和存储。
• 文档检索：基于视觉嵌入技术进行高效的文档搜索和检索。
• 自动截图：自动截取网页截图并进行索引。
• 元数据管理：支持为文档添加元数据，便于分类和检索。
• API 接口：提供 Python 和 TypeScript SDK，方便开发者集成和使用。
• 集合管理：支持按集合管理文档，便于组织和分类。
• 多模态检索：支持最先进的多模态检索功能。
• 无需向量数据库管理：pgVector 在后台运行，用户无需管理向量数据库。
• 开源：ColiVara 是完全开源的，用户可以自由使用和修改。

使用帮助

安装与配置

1. 获取 API Key：访问 ColiVara 网站，注册并获取免费的 API Key。
2. 安装 SDK：
   • Python：pip install colivara-py
   • TypeScript：npm install colivara-ts
3. 配置客户端：

   from colivara_py import ColiVara
client = ColiVara(api_key='你的API Key')

文档上传

1. 上传文档：

   document = client.upsert_document(
name="sample_document",
document_url="https://example.com/sample.pdf",
metadata={"author": "John Doe"},
collection_name="user_1_collection",
wait=True
)

2. 上传文件路径或 Base64 编码文件：

   document = client.upsert_document(
name="sample_document",
document_path="/path/to/sample.pdf",
metadata={"author": "John Doe"},
collection_name="user_1_collection",
wait=True
)

文档检索

1. 简单搜索：

   results = client.search("what is 1+1?")

2. 按集合名称搜索：

   results = client.search("what is 1+1?", collection_name="user_1_collection")

3. 按元数据过滤搜索：

   results = client.search(
"what is 1+1?",
query_filter={"on": "document", "key": "author", "value": "John Doe", "lookup": "key_lookup"}
)

集合管理

1. 创建集合：

   collection = client.create_collection(name="user_1_collection")

2. 获取集合列表：

   collections = client.list_collections()

API 参考

• 文档上传：upsert_document(name, document_url, metadata, collection_name, wait)
• 文档检索：search(query, collection_name, query_filter)
• 集合管理：create_collection(name), list_collections()