Airweave: permitindo que os aplicativos integrem rapidamente bases de conhecimento para pesquisas inteligentes

Introdução geral

O Airweave é uma ferramenta de código aberto projetada para tornar qualquer aplicativo pesquisável, sincronizando dados de aplicativos, APIs, bancos de dados e sites do usuário com bancos de dados de gráficos e vetores. O Airweave simplifica o processo de tornar os dados pesquisáveis, tanto estruturados quanto não estruturados, permitindo que sejam processados, armazenados e recuperados pelo Airweave. Os principais recursos incluem sincronização de dados, integração com várias fontes de dados, suporte a vários bancos de dados vetoriais etc. O Airweave foi projetado com o objetivo de fornecer uma solução simples, dimensionável e transparente que facilita aos usuários a pesquisa semântica de seus dados.

Lista de funções

• Sincronização de dados: oferece suporte à sincronização de dados de aplicativos, APIs, bancos de dados e dados de sites dos usuários com bancos de dados vetoriais e de mapeamento.
• Integração de várias fontes de dados: suporta mais de 20 tipos de integração de fontes de dados e continua aumentando.
• Suporte a banco de dados vetorial: as instâncias do Weaviate são usadas por padrão, mas os usuários também podem configurar seus próprios bancos de dados vetoriais.
• Configuração sem código: os usuários podem tornar os aplicativos pesquisáveis em poucos cliques, sem escrever código.
• Processamento assíncrono: oferece suporte ao processamento assíncrono de sincronização de dados em grande escala.
• Núcleo de código aberto: a função principal do código aberto, o futuro fornecerá funções comerciais mais avançadas.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Armazém de Clonagem:

   git clone https://github.com/airweave-ai/airweave.git
cd airweave

2. Em funcionamento:

   chmod +x start.sh
. /start.sh

Depois de executar o comando acima, o Airweave será iniciado localmente.

Processo de uso

Uso de front-end

1. entrevistas Reagir UI: Abra seu navegador e acesse http://localhost:8080.
2. Adicionar uma nova fonte de dados: Navegue até a página "Sources" (Fontes) e adicione uma nova fonte de dados.
3. Configurar uma agenda de sincronização: Configure ou visualize uma agenda de sincronização na página Agendas.
4. Monitorar tarefas de sincronização: Monitore o status das tarefas de sincronização na página Jobs.

Uso da API

1. Para acessar a documentação do Swagger: abra um navegador e visite http://localhost:8001/docs Veja a documentação da API.
2. Obter todas as fontes de dados:

   GET /sources

3. Conecte-se à fonte de dados:

   POST /connections/{short_name}

Configuração avançada

• Configurar um banco de dados vetorial personalizado: os usuários podem configurar seu próprio banco de dados vetorial na interface do usuário do aplicativo ou por meio da API.
• Cliente assíncrono: o Airweave fornece um cliente assíncrono que suporta chamadas sem bloqueio para a API.

  importar asyncio
da airweave import AsyncAirweaveSDK
cliente = AsyncAirweaveSDK(api_key="YOUR_API_KEY", base_url="https://yourhost.com/path/to/api")
async def main(): await client.api_keys
await client.api_keys.create_api_key()
asyncio.run(main())

Tratamento de exceções

A exceção ApiError é lançada quando a API retorna um código de status sem êxito (resposta 4xx ou 5xx).

from airweave.core.api_error import ApiError
try: cliente.api_keys.create_api_key()
cliente.api_keys.create_api_key()
except ApiError as e: print(e.status_code)
print(e.status_code)
print(e.body)

repetição automática

O SDK é configurado com um mecanismo de repetição automática e o número padrão de tentativas é 2. Os usuários podem usar a opção max_retries configura o comportamento de nova tentativa.

client.api_keys.create_api_key(... , request_options={"max_retries": 1})

configuração de tempo limite

O tempo limite padrão do SDK é de 60 segundos, e os usuários podem configurar o tempo limite no nível do cliente ou da solicitação.

cliente = AirweaveSDK(... , timeout=20.0)
client.api_keys.create_api_key(... , request_options={"timeout_in_seconds": 1})

Clientes personalizados

Os usuários podem substituir o cliente httpx para dar suporte a requisitos personalizados, como proxies e transportes.

importar httpx
from airweave import AirweaveSDK
cliente = AirweaveSDK(
... httpx_client=httpx.client(proxies="")
httpx_client=httpx.Client(proxies="http://my.test.proxy.example.com", transport=httpx.HTTPTransport(local_address="0.0.0.0")), .
)