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能够大幅度提升AI性能的数据库，如果AI 应用需要访问数据库的话

镜像代码：

http://www.gitpp.com/ai-dpqq/evadb

项目介绍

EvaDB 是一个查询引擎，它使得通过简短的 SQL 查询，基于现有的 SQL 和矢量数据库系统中存储的数据构建可扩展的人工智能驱动的应用程序变得容易。它基于现有SQL 的查询语言，使得构建 AI 驱动的应用程序变得更加简单。EvaDB 的优势包括：

1. AI 查询优化：EvaDB 利用以 AI 为中心的查询优化，如缓存、批处理和并行处理，以加快 AI 查询的速度。

2. 节省 GPU 驱动推理的成本：通过其优化的查询执行，EvaDB 可以在不使用昂贵的 GPU 资源的情况下，高效地运行 AI 查询。

3. 用户定义的函数支持：EvaDB 支持用户定义的函数，允许开发者为自定义深度学习模型提供支持。

4. 预训练 AI 模型的集成：EvaDB 支持从 Hugging Face、OpenAI、YOLO、PyTorch 等 AI 引擎查询数据。

5. 开源和易于安装：EvaDB 是一个开源项目，可以通过 pip 安装，完全在 Python 中实现。

EvaDB 适用于多种 AI 应用程序，包括回归、分类、图像识别、问答和其他生成式 AI 应用程序。它的目标受众是那些可能没有 AI 背景但需要在应用程序中添加 AI 功能的软件开发者。

EvaDB 的主要特点包括使用类似 SQL 的简短查询构建更简单的 AI 驱动的应用程序，使用以 AI 为中心的查询优化，节省花在 GPU 驱动推理上的钱，以及通过用户定义的函数为自定义深度学习模型提供支持。它还支持在数据库系统中实现传统数据库中无法实现的基于语义的 AI 连接，从而提高效率和减少数据传输的延迟。

EvaDB 的开源和易于安装的特点使其成为软件开发者解决特定问题的好选择，特别是那些需要 AI 能力的应用。通过简单的 SQL 查询，开发者可以轻松地在现有数据库系统中集成 AI 功能，无需深入了解 AI 技术的复杂细节。

了解更多关于 EvaDB 的信息，可以访问其官方网站或 GitHub 页面。

为什么选择 EvaDB？

在人工智能领域，已经达到了这样一个阶段：许多传统上由人工智能或机器学习工程师处理的人工智能任务现在可以实现自动化。EvaDB 使软件开发人员能够执行高级 AI 任务，而无需深入研究复杂的细节。

EvaDB涵盖了许多人工智能应用，包括回归、分类、图像识别、问答和许多其他生成式人工智能应用。EvaDB 针对 99% 的 AI 问题，这些问题通常是重复性的，并且可以通过 SQL 查询中的简单函数调用实现自动化。到目前为止，还没有一个全面的开源框架可以通过原则性的人工智能优化框架将人工智能引入现有的 SQL 数据库系统，这就是 EvaDB 的用武之地。

我们的目标受众是软件开发人员，他们不一定具有人工智能背景，但需要人工智能能力来解决特定问题。我们的目标是在 CRUD 应用程序中编写简单 SQL 查询的程序员。借助 EvaDB，可以通过在查询中调用内置 AI 函数，轻松地将 AI 功能添加到这些应用程序中。

如果您对将人工智能引入数据库的愿景感到兴奋，请考虑：

•  加入 Slack：https://evadb.ai/slack

•  在 Github 上关注：https://evadb.ai/github

•  在 Twitter 上关注：https://evadb.ai/twitter

•  在 Medium 上关注：https://evadb.ai/blog

• 为 EvaDB 做出贡献：https://evadb.ai/github

使用场景

AI应用开发：开发者可以使用EvaDB来构建和部署各种AI应用，如推荐系统、自然语言处理、图像识别等。

数据分析：EvaDB可以用于分析大规模数据集，提供数据洞察和决策支持。

教育和研究：EvaDB可以作为教学工具，帮助学生和研究人员学习AI和数据库技术。

官方文档：https://evadb.readthedocs.io/en/stable/

镜像代码：

http://www.gitpp.com/ai-dpqq/evadb