DeepLake

正常
GitHub C++ Apache-2.0

简介

DeepLake 是面向 AI Agent 的数据运行时，提供无服务器 Postgres 和多模态数据湖，支持可扩展的数据检索与训练。专为 AI 智能体场景设计，统一向量存储、数据集管理和流式加载。

核心特性

  • 面向 AI Agent 的数据运行时，提供无服务器 Postgres 和多模态数据湖架构
  • 统一向量存储、数据集管理和流式加载，专为 LLM 应用和深度学习训练设计
  • 原生多云支持，一个 API 即可操作 S3、GCP、Azure 和本地存储
  • 与 LangChain、LlamaIndex、Weights & Biases 等主流 AI 工具深度集成
  • 内置 PyTorch 和 TensorFlow 数据加载器，支持数据版本控制和数据血缘追踪
  • 100+ 预置公开数据集（MNIST、COCO、ImageNet 等），可视化工具即时查看标注

适用场景

💡 构建 RAG 应用时作为向量数据库存储和检索文档嵌入向量
💡 大规模深度学习模型训练中的数据集管理和流式数据加载
💡 多模态 AI 系统中统一管理图像、视频、音频和文本数据
💡 AI Agent 工作流中的知识库存储与高效检索，支持跨云部署
💡 医疗影像、自动驾驶等领域的数据版本控制和标注管理

标签

vector-database data-processing python rag database embedding

分类

📚 RAG 工具

快速开始

1. 安装：pip install deeplake
2. 注册 Deep Lake App 获取 API Token
3. 使用 deeplake.create() 创建数据集
4. 添加数据并执行向量搜索
5. 通过 LangChain 或 LlamaIndex 集成到 LLM 应用中
访问 GitHub

相关项目