[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-postgresml--korvus":3,"tool-postgresml--korvus":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151314,2,"2026-04-11T23:32:58",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":77,"languages":78,"stars":111,"forks":112,"last_commit_at":113,"license":114,"difficulty_score":10,"env_os":115,"env_gpu":116,"env_ram":117,"env_deps":118,"category_tags":126,"github_topics":128,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":138,"updated_at":139,"faqs":140,"releases":175},6815,"postgresml\u002Fkorvus","korvus","Korvus is a search SDK that unifies the entire RAG pipeline in a single database query. Built on top of Postgres with bindings for Python, JavaScript, Rust and C.","Korvus 是一款专为 PostgreSQL 打造的开源搜索开发工具包，旨在通过一条简单的数据库查询，统一并执行完整的 RAG（检索增强生成）流程。它巧妙地将大语言模型调用、向量记忆、嵌入生成、重排序及文本摘要等复杂环节，全部整合在数据库内部完成。\n\n传统 RAG 架构往往需要维护多个独立服务并进行频繁的 API 调用，导致系统复杂、延迟高且难以管理。Korvus 彻底解决了这一痛点，利用 PostgreSQL 的原生能力，让开发者无需搭建繁琐的微服务架构，即可在单次 SQL 查询中高效完成从数据检索到内容生成的全过程。这不仅大幅降低了基础设施成本，还显著提升了响应速度和系统可靠性。\n\nKorvus 非常适合后端开发者、AI 工程师以及希望简化技术栈的研究人员使用。无论您熟悉 Python、JavaScript、Rust 还是 C，都能通过其提供的多语言绑定轻松集成。其核心亮点在于“单查询统管全局”的设计理念，充分发挥了成熟数据库的性能与扩展优势，让构建高性能智能搜索应用变得像编写普通 SQL 一样简单直观。","\u003Cdiv align=\"center\">\n   \u003Cpicture>\n     \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002F54dda262-861b-4751-a3ce-0790762f3cbe\">\n     \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002Ff567ce57-35b2-4411-8e43-5f0887a938cb\">\n     \u003Cimg alt=\"Logo\" src=\"\" width=\"520\">\n   \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n   \u003Cp align=\"center\">\u003Cb>One query to rule them all\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n| \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fkorvus\u002F\">\u003Cb>Documentation\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fblog\">\u003Cb>Blog\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDmyJP3qJ7U\">\u003Cb>Discord\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> |\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\nKorvus is a search SDK that unifies the entire RAG pipeline in a single database query. Built on top of Postgres with bindings for Python, JavaScript and Rust, Korvus delivers high-performance, customizable search capabilities with minimal infrastructure concerns.\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>📕 Table of Contents\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [🦅 What is Korvus?](#-what-is-korvus)\n- [🔠 Languages](#-languages)\n- [🏆 Why Korvus?](#-why-korvus)\n- [⚡ Key Features](#-key-features)\n- [🧩 System Architecture](#-system-architecture)\n- [🚀 Get Started](#-get-started)\n- [🔍 The Power of SQL](#-the-power-of-sql)\n- [📘 Documentation](#-documentation)\n- [🌐 Community](#-community)\n- [🤝 Contributing](#-contributing)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002F2b697dc6-8c38-41a7-8c8e-ef158dacb29b\n\n## 🦅 What is Korvus?\n\nKorvus is an all-in-one, open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline built for Postgres. It combines LLMs, vector memory, embedding generation, reranking, summarization and custom models into a single query, maximizing performance and simplifying your search architecture.\n\n![korvus-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpostgresml_korvus_readme_de6b53bde4cc.png)\n\n## 🔠 Languages\nKorvus provides SDK support for multiple programming languages, allowing you to integrate it seamlessly into your existing tech stack:\n\n- Python: [PyPI Package](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fkorvus\u002F)\n- JavaScript: [npm Package](https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002Fkorvus)\n- Rust: [Crates.io Package](https:\u002F\u002Fcrates.io\u002Fcrates\u002Fkorvus)\n- C: [Build from source](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fapi\u002Fclient-sdk\u002F)\n\n## 🏆 Why Korvus?\n\nKorvus stands out by harnessing the full power of Postgres for RAG operations:\n\n1. **Postgres-Native RAG**: Korvus leverages Postgres' robust capabilities, allowing you to perform complex RAG operations directly within your database. This approach eliminates the need for external services and API calls, significantly reducing latency and complexity many times over.\n\n2. **Single Query Efficiency**: With Korvus, your entire RAG pipeline - from embedding generation to text generation - is executed in a single SQL query. This \"one query to rule them all\" approach simplifies your architecture and boosts performance.\n\n3. **Scalability and Performance**: By building on Postgres, Korvus inherits its excellent scalability and performance characteristics. As your data grows, Korvus grows with it, maintaining high performance even with large datasets.\n\n## ⚡ Key Features\n\n- **Simplified Architecture**: Replace complex service oriented architectures with a single, powerful query.\n- **High Performance**: Eliminates API calls and data movement for faster processing and greater reliability.\n- **Open Source**: Improve your developer experience with open source software and models that run locally in Docker too.\n- **Multi-Language Support**: Use Korvus with Python, JavaScript and Rust. Open an issue to vote for other language support.\n- **Unified Pipeline**: Combine embedding generation, vector search, reranking, and text generation in one query.\n- **Postgres-Powered**: Under the hood, Korvus operations are powered by efficient SQL queries on a time-tested database platform.\n\n## 🧩 System Architecture\n\nKorvus utilizes PostgresML's pgml extension and the pgvector extension to compress the entire RAG pipeline inside of Postgres.\n\n![PostgresML_Old-V-New_Diagram-Update](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpostgresml_korvus_readme_fd3ca76403d2.png)\n\n## 🚀 Get Started\n\n### 📋 Prerequisites\n\nTo use Korvus, you need a Postgres database with pgml and pgvector installed. You have two options:\n\n1. **Self-hosted**: Set up your own database with pgml and pgvector.\n   - For instructions, see our [self-hosting guide](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fpgml\u002Fdevelopers\u002Fquick-start-with-docker).\n\n2. **Hosted Service**: Use our managed Postgres service with pgml and pgvector pre-installed.\n   - [Sign up for PostgresML Cloud](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fsignup).\n\n### 🏁 Quick Start\n\n1. Install Korvus:\n\n```bash\npip install korvus\n```\n\n2. Set the `KORVUS_DATABASE_URL` env variable:\n\n```bash\nexport KORVUS_DATABASE_URL=\"{YOUR DATABASE CONNECTION STRING}\"\n```\n\n3. Initialize a Collection and Pipeline:\n\n```python\nfrom korvus import Collection, Pipeline\nimport asyncio\n\ncollection = Collection(\"korvus-demo-v0\")\npipeline = Pipeline(\n    \"v1\",\n    {\n        \"text\": {\n            \"splitter\": {\"model\": \"recursive_character\"},\n            \"semantic_search\": {\"model\": \"Alibaba-NLP\u002Fgte-base-en-v1.5\"},\n        }\n    },\n)\n\nasync def add_pipeline():\n    await collection.add_pipeline(pipeline)\n\nasyncio.run(add_pipeline())\n```\n\n4. Insert documents:\n```python\nasync def upsert_documents():\n    documents = [\n        {\"id\": \"1\", \"text\": \"Korvus is incredibly fast and easy to use.\"},\n        {\"id\": \"2\", \"text\": \"Tomatoes are incredible on burgers.\"},\n    ]\n    await collection.upsert_documents(documents)\n\nasyncio.run(upsert_documents())\n```\n\n5. Perform RAG\n```python\nasync def rag():\n    query = \"Is Korvus fast?\"\n    print(f\"Querying for response to: {query}\")\n    results = await collection.rag(\n        {\n            \"CONTEXT\": {\n                \"vector_search\": {\n                    \"query\": {\n                        \"fields\": {\"text\": {\"query\": query}},\n                    },\n                    \"document\": {\"keys\": [\"id\"]},\n                    \"limit\": 1,\n                },\n                \"aggregate\": {\"join\": \"\\n\"},\n            },\n            \"chat\": {\n                \"model\": \"meta-llama\u002FMeta-Llama-3-8B-Instruct\",\n                \"messages\": [\n                    {\n                        \"role\": \"system\",\n                        \"content\": \"You are a friendly and helpful chatbot\",\n                    },\n                    {\n                        \"role\": \"user\",\n                        \"content\": f\"Given the context\\n:{{CONTEXT}}\\nAnswer the question: {query}\",\n                    },\n                ],\n                \"max_tokens\": 100,\n            },\n        },\n        pipeline,\n    )\n    print(results)\n\nasyncio.run(rag())\n```\n\n## 🔍 The Power of SQL\n\nWhile Korvus provides a high-level interface in multiple programming languages, its core operations are built on optimized SQL queries. This approach offers several advantages:\n\n- **Transparency**: Advanced users can inspect and understand the underlying queries.\n- **Customizability**: Extend Korvus's capabilities by modifying or adding to its SQL operations.\n- **Performance**: Benefit from PostgreSQL's advanced query optimization capabilities.\n\nDon't worry if you're not a SQL expert - Korvus's intuitive API abstracts away the complexity while still allowing you to harness the full power of SQL-based operations.\n\n## 📘 Documentation\n\nFor comprehensive documentation, including API references, tutorials, and best practices, visit our [official documentation](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fkorvus\u002F).\n\n## 🌐 Community\n\nJoin our community to get help, share ideas, and contribute:\n\n- [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDmyJP3qJ7U)\n- [Twitter](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fpostgresml)\n\n## 🤝 Contributing\n\nWe welcome contributions to Korvus! Please read our [Contribution Guidelines](CONTRIBUTING.md) before submitting pull requests.\n\n---\n\nKorvus is maintained by [PostgresML](https:\u002F\u002Fpostgresml.org). For enterprise support and consulting services, please [contact us](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fcontact).\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n   \u003Cpicture>\n     \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002F54dda262-861b-4751-a3ce-0790762f3cbe\">\n     \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002Ff567ce57-35b2-4411-8e43-5f0887a938cb\">\n     \u003Cimg alt=\"Logo\" src=\"\" width=\"520\">\n   \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n   \u003Cp align=\"center\">\u003Cb>一条查询，掌控一切\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n| \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fkorvus\u002F\">\u003Cb>文档\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fblog\">\u003Cb>博客\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> | \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDmyJP3qJ7U\">\u003Cb>Discord\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fa> |\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\nKorvus 是一个搜索 SDK，它将整个 RAG 流程统一到一条数据库查询中。Korvus 构建在 Postgres 之上，并提供了 Python、JavaScript 和 Rust 的绑定，能够在几乎无需考虑基础设施的情况下，提供高性能且可定制的搜索功能。\n\n\u003Cdetails open>\n\u003Csummary>\u003Cb>📕 目录\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [🦅 Korvus 是什么？](#-what-is-korvus)\n- [🔠 支持的语言](#-languages)\n- [🏆 为什么选择 Korvus？](#-why-korvus)\n- [⚡ 核心特性](#-key-features)\n- [🧩 系统架构](#-system-architecture)\n- [🚀 开始使用](#-get-started)\n- [🔍 SQL 的力量](#-the-power-of-sql)\n- [📘 文档](#-documentation)\n- [🌐 社区](#-community)\n- [🤝 贡献](#-contributing)\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fassets\u002F19626586\u002F2b697dc6-8c38-41a7-8c8e-ef158dacb29b\n\n## 🦅 Korvus 是什么？\n\nKorvus 是一个为 Postgres 打造的一体化开源 RAG（检索增强生成）管道。它将 LLM、向量存储、嵌入生成、重排序、摘要生成以及自定义模型整合到一条查询中，从而最大化性能并简化您的搜索架构。\n\n![korvus-demo](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpostgresml_korvus_readme_de6b53bde4cc.png)\n\n## 🔠 支持的语言\nKorvus 提供多语言 SDK 支持，使您能够无缝集成到现有的技术栈中：\n\n- Python：[PyPI 包](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fkorvus\u002F)\n- JavaScript：[npm 包](https:\u002F\u002Fwww.npmjs.com\u002Fpackage\u002Fkorvus)\n- Rust：[Crates.io 包](https:\u002F\u002Fcrates.io\u002Fcrates\u002Fkorvus)\n- C：[从源码构建](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fapi\u002Fclient-sdk\u002F)\n\n## 🏆 为什么选择 Korvus？\n\nKorvus 凭借其充分利用 Postgres 功能进行 RAG 操作的能力而脱颖而出：\n\n1. **原生 Postgres RAG**：Korvus 充分利用 Postgres 强大的功能，让您直接在数据库内执行复杂的 RAG 操作。这种方法无需外部服务和 API 调用，从而显著降低延迟并大幅简化架构。\n\n2. **单条查询高效性**：借助 Korvus，您的整个 RAG 流程——从嵌入生成到文本生成——都可以通过一条 SQL 查询完成。“一条查询，掌控一切”的方式简化了架构并提升了性能。\n\n3. **可扩展性和高性能**：基于 Postgres 构建的 Korvus 继承了其出色的可扩展性和性能特点。随着数据的增长，Korvus 也能随之扩展，即使在大规模数据集上仍能保持高性能。\n\n## ⚡ 核心特性\n\n- **简化架构**：用一条强大的查询取代复杂的服务导向架构。\n- **高性能**：消除 API 调用和数据移动，实现更快的处理速度和更高的可靠性。\n- **开源**：通过开源软件和可在 Docker 中本地运行的模型，提升开发体验。\n- **多语言支持**：您可以使用 Python、JavaScript 和 Rust 来操作 Korvus。如需其他语言支持，请提交议题投票。\n- **统一流程**：将嵌入生成、向量搜索、重排序和文本生成整合到同一条查询中。\n- **Postgres 驱动**：Korvus 的底层操作由经过时间考验的数据库平台上高效的 SQL 查询驱动。\n\n## 🧩 系统架构\n\nKorvus 利用 PostgresML 的 pgml 扩展和 pgvector 扩展，将整个 RAG 流程压缩到 Postgres 数据库内部。\n\n![PostgresML_Old-V-New_Diagram-Update](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpostgresml_korvus_readme_fd3ca76403d2.png)\n\n## 🚀 开始使用\n\n### 📋 前提条件\n\n要使用 Korvus，您需要一个已安装 pgml 和 pgvector 的 Postgres 数据库。您有两种选择：\n\n1. **自托管**：自行搭建包含 pgml 和 pgvector 的数据库。\n   - 有关说明，请参阅我们的[自托管指南](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fpgml\u002Fdevelopers\u002Fquick-start-with-docker)。\n\n2. **托管服务**：使用我们预装了 pgml 和 pgvector 的托管 Postgres 服务。\n   - [注册 PostgresML Cloud](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fsignup)。\n\n### 🏁 快速入门\n\n1. 安装 Korvus：\n\n```bash\npip install korvus\n```\n\n2. 设置 `KORVUS_DATABASE_URL` 环境变量：\n\n```bash\nexport KORVUS_DATABASE_URL=\"{YOUR DATABASE CONNECTION STRING}\"\n```\n\n3. 初始化集合和管道：\n\n```python\nfrom korvus import Collection, Pipeline\nimport asyncio\n\ncollection = Collection(\"korvus-demo-v0\")\npipeline = Pipeline(\n    \"v1\",\n    {\n        \"text\": {\n            \"splitter\": {\"model\": \"recursive_character\"},\n            \"semantic_search\": {\"model\": \"Alibaba-NLP\u002Fgte-base-en-v1.5\"},\n        }\n    },\n)\n\nasync def add_pipeline():\n    await collection.add_pipeline(pipeline)\n\nasyncio.run(add_pipeline())\n```\n\n4. 插入文档：\n```python\nasync def upsert_documents():\n    documents = [\n        {\"id\": \"1\", \"text\": \"Korvus 非常快速且易于使用。\"},\n        {\"id\": \"2\", \"text\": \"番茄放在汉堡上非常美味。\"},\n    ]\n    await collection.upsert_documents(documents)\n\nasyncio.run(upsert_documents())\n```\n\n5. 执行 RAG：\n```python\nasync def rag():\n    query = \"Korvus 快吗？\"\n    print(f\"正在查询关于：{query} 的回答\")\n    results = await collection.rag(\n        {\n            \"CONTEXT\": {\n                \"vector_search\": {\n                    \"query\": {\n                        \"fields\": {\"text\": {\"query\": query}},\n                    },\n                    \"document\": {\"keys\": [\"id\"]},\n                    \"limit\": 1,\n                },\n                \"aggregate\": {\"join\": \"\\n\"},\n            },\n            \"chat\": {\n                \"model\": \"meta-llama\u002FMeta-Llama-3-8B-Instruct\",\n                \"messages\": [\n                    {\n                        \"role\": \"system\",\n                        \"content\": \"你是一个友好且乐于助人的聊天机器人\",\n                    },\n                    {\n                        \"role\": \"user\",\n                        \"content\": f\"根据以下上下文\\n:{{CONTEXT}}\\n请回答问题：{query}\",\n                    },\n                ],\n                \"max_tokens\": 100,\n            },\n        },\n        pipeline,\n    )\n    print(results)\n\nasyncio.run(rag())\n```\n\n## 🔍 SQL 的强大之处\n\n尽管 Korvus 提供了多种编程语言的高级接口，但其核心操作却是基于优化后的 SQL 查询构建的。这种方法带来了多项优势：\n\n- **透明性**：高级用户可以查看并理解底层查询。\n- **可定制性**：通过修改或扩展其 SQL 操作，进一步增强 Korvus 的功能。\n- **性能**：充分利用 PostgreSQL 先进的查询优化能力。\n\n即使您不是 SQL 专家也不用担心——Korvus 直观的 API 抽象掉了复杂性，同时仍能让您充分发挥基于 SQL 操作的强大能力。\n\n## 📘 文档\n\n如需全面的文档，包括 API 参考、教程和最佳实践，请访问我们的[官方文档](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fkorvus\u002F)。\n\n## 🌐 社区\n\n加入我们的社区，获取帮助、分享想法并参与贡献：\n\n- [Discord](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDmyJP3qJ7U)\n- [Twitter](https:\u002F\u002Fx.com\u002Fpostgresml)\n\n## 🤝 贡献\n\n我们欢迎对 Korvus 的贡献！在提交拉取请求之前，请先阅读我们的[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。\n\n---\n\nKorvus 由 [PostgresML](https:\u002F\u002Fpostgresml.org) 维护。如需企业级支持与咨询服务，请[联系我们](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fcontact)。","# Korvus 快速上手指南\n\nKorvus 是一个基于 PostgreSQL 构建的开源 RAG（检索增强生成）SDK。它能够将嵌入生成、向量搜索、重排序和文本生成等整个 RAG 流程统一在**单个数据库查询**中完成，从而极大简化架构并提升性能。\n\n## 环境准备\n\n在使用 Korvus 之前，你需要一个安装了 `pgml` 和 `pgvector` 扩展的 PostgreSQL 数据库。你可以选择以下两种方式之一：\n\n1. **自托管（Self-hosted）**\n   - 自行部署带有必要扩展的数据库。\n   - 参考官方 Docker 快速启动指南：[Self-hosting Guide](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fpgml\u002Fdevelopers\u002Fquick-start-with-docker)\n\n2. **托管服务（Hosted Service）**\n   - 直接使用预装好扩展的 PostgresML Cloud 服务。\n   - 注册地址：[PostgresML Cloud](https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fsignup)\n\n**前置依赖：**\n- Python 3.8+\n- 可用的 PostgreSQL 连接字符串\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 安装 Korvus Python SDK：\n\n```bash\npip install korvus\n```\n\n> **提示**：如果下载速度较慢，可以使用国内镜像源加速安装：\n> ```bash\n> pip install korvus -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n安装完成后，设置数据库连接环境变量：\n\n```bash\nexport KORVUS_DATABASE_URL=\"{YOUR DATABASE CONNECTION STRING}\"\n```\n*(请将 `{YOUR DATABASE CONNECTION STRING}` 替换为你实际的数据库连接地址)*\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示了如何初始化集合与管道、插入文档以及执行 RAG 查询的最简流程。\n\n### 1. 初始化集合与管道\n\n```python\nfrom korvus import Collection, Pipeline\nimport asyncio\n\ncollection = Collection(\"korvus-demo-v0\")\npipeline = Pipeline(\n    \"v1\",\n    {\n        \"text\": {\n            \"splitter\": {\"model\": \"recursive_character\"},\n            \"semantic_search\": {\"model\": \"Alibaba-NLP\u002Fgte-base-en-v1.5\"},\n        }\n    },\n)\n\nasync def add_pipeline():\n    await collection.add_pipeline(pipeline)\n\nasyncio.run(add_pipeline())\n```\n\n### 2. 插入文档\n\n```python\nasync def upsert_documents():\n    documents = [\n        {\"id\": \"1\", \"text\": \"Korvus is incredibly fast and easy to use.\"},\n        {\"id\": \"2\", \"text\": \"Tomatoes are incredible on burgers.\"},\n    ]\n    await collection.upsert_documents(documents)\n\nasyncio.run(upsert_documents())\n```\n\n### 3. 执行 RAG 查询\n\n```python\nasync def rag():\n    query = \"Is Korvus fast?\"\n    print(f\"Querying for response to: {query}\")\n    results = await collection.rag(\n        {\n            \"CONTEXT\": {\n                \"vector_search\": {\n                    \"query\": {\n                        \"fields\": {\"text\": {\"query\": query}},\n                    },\n                    \"document\": {\"keys\": [\"id\"]},\n                    \"limit\": 1,\n                },\n                \"aggregate\": {\"join\": \"\\n\"},\n            },\n            \"chat\": {\n                \"model\": \"meta-llama\u002FMeta-Llama-3-8B-Instruct\",\n                \"messages\": [\n                    {\n                        \"role\": \"system\",\n                        \"content\": \"You are a friendly and helpful chatbot\",\n                    },\n                    {\n                        \"role\": \"user\",\n                        \"content\": f\"Given the context\\n:{{CONTEXT}}\\nAnswer the question: {query}\",\n                    },\n                ],\n                \"max_tokens\": 100,\n            },\n        },\n        pipeline,\n    )\n    print(results)\n\nasyncio.run(rag())\n```\n\n运行上述代码后，Korvus 将在数据库内部完成从向量检索到 LLM 生成的全过程，并返回最终结果。","某电商平台的开发团队正在构建一个智能客服系统，需要让用户能通过自然语言快速检索海量商品文档并获得精准回答。\n\n### 没有 korvus 时\n- **架构复杂冗余**：团队需分别部署向量数据库、嵌入模型服务和 LLM 网关，维护三个独立的基础设施组件。\n- **延迟高且不稳定**：每次查询需在应用层多次往返调用不同 API，网络开销大，导致用户等待时间超过 2 秒。\n- **数据一致性难保**：向量索引与原始商品数据分离存储，更新商品时需同步多处，极易出现数据不同步。\n- **调试成本高昂**：排查问题时需要跨越多个服务查看日志，难以定位是嵌入生成、检索还是生成环节出了错。\n\n### 使用 korvus 后\n- **架构极简统一**：korvus 将嵌入生成、向量检索、重排序和文本生成全部封装在一条 SQL 查询中，仅需 PostgreSQL 单一基础设施。\n- **毫秒级响应速度**：消除了服务间网络跳转，所有计算在数据库内部完成，端到端延迟降低至 300 毫秒以内。\n- **天然数据一致**：向量与业务数据同库同源，利用事务机制确保商品变更时检索内容实时自动更新。\n- **运维开发高效**：开发者只需编写标准 SQL 即可调试整个 RAG 流程，通过执行计划直接优化性能，大幅降低维护门槛。\n\nkorvus 通过将复杂的 RAG 流水线收敛为单条数据库查询，让团队在大幅降低架构复杂度的同时，实现了高性能与数据一致性的完美平衡。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fpostgresml_korvus_de6b53bd.gif","postgresml","PostgresML","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fpostgresml_b7a5d951.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml",[79,83,87,91,95,99,103,107],{"name":80,"color":81,"percentage":82},"Rust","#dea584",87.8,{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Python","#3572A5",6.8,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"TypeScript","#3178c6",2.7,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",2.1,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"C","#555555",0.4,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"PLpgSQL","#336790",0.2,{"name":104,"color":105,"percentage":106},"Makefile","#427819",0.1,{"name":108,"color":109,"percentage":110},"Shell","#89e051",0,1459,50,"2026-04-04T14:18:37","MIT","未说明 (基于 Docker 和 Postgres，通常支持 Linux\u002FmacOS\u002FWindows)","未明确说明 (取决于所选用的 LLM 和 Embedding 模型，若运行本地大模型则通常需要 NVIDIA GPU)","未说明 (取决于数据集大小及运行的模型)",{"notes":119,"python":120,"dependencies":121},"核心运行环境为 PostgreSQL 数据库，必须安装 pgml 和 pgvector 扩展。可通过 Docker 自行托管或使用 PostgresML Cloud 托管服务。具体的 GPU 和内存需求主要由用户在管道中配置的 AI 模型（如 Llama-3, gte-base 等）决定，而非 SDK 本身硬性规定。","3.8+ (推断自 PyPI 包及异步语法使用)",[122,123,124,125],"PostgreSQL","pgml (PostgresML extension)","pgvector","korvus (Python SDK)",[127,14,35,15,13],"其他",[129,130,131,132,133,134,135,136,137],"ai","embeddings","javascript","llm","ml","python","rag","search","sql","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-12T13:58:37.886259",[141,146,151,156,161,166,171],{"id":142,"question_zh":143,"answer_zh":144,"source_url":145},30746,"遇到数据库错误 'invalid input value for enum task: \"embedding\"' 该如何解决？","该错误通常是由于 PostgresML Docker 镜像版本不匹配导致的。请检查官方文档中针对您操作系统的推荐版本（例如 Linux 推荐 2.7.3，Mac 推荐 2.7.13）。尝试将 docker-compose.yml 或 docker run 命令中的镜像标签更改为与您系统匹配的特定版本（如 'ghcr.io\u002Fpostgresml\u002Fpostgresml:2.7.13'）。此外，确保您不需要依赖尚未发布到 Docker 镜像中的最新功能（如 trust_remote_code），或者考虑自行安装 Postgres 并单独安装 pgml 和 pgvector 扩展而不是使用 Docker。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F10",{"id":147,"question_zh":148,"answer_zh":149,"source_url":150},30747,"为什么启动服务时 GPU 占用率极高甚至导致显存溢出（OOM）？","高 GPU 占用率往往是由 PostgresML 的 Dashboard（仪表盘）功能引起的。如果在启动 docker-compose 时运行了 Dashboard，它会占用大量显存。解决方案是在配置中禁用或不运行 Dashboard 服务。用户反馈显示，停止 Dashboard 后，PostgresML 服务的显存占用会降至正常水平，FastAPI 后端也能正常运行而不再抛出 OOM 异常。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F18",{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},30748,"Korvus 是否支持连接到 Llama.cpp 或兼容 OpenAI 协议的本地\u002F第三方端点？","是的，完全支持。您可以将模型端点配置为任何兼容 OpenAI 协议的地址（包括 Llama.cpp 服务器）。官方提供了详细的使用指南，展示了如何配置 RAG 应用以使用 OpenAI 兼容端点，具体可以参考文档：https:\u002F\u002Fpostgresml.org\u002Fdocs\u002Fopen-source\u002Fkorvus\u002Fexample-apps\u002Frag-with-openai","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F11",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},30749,"Korvus 目前支持多模态 RAG（例如图像搜索）吗？","截至目前，Korvus 尚不支持多模态 RAG（包括图像处理）。该功能依赖于底层 PostgresML 的支持，只有当 PostgresML 添加了对多模态模型的原生支持后，Korvus 才可能会跟进集成此功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F21",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":165},30750,"遇到 'function pgml.transform(...) does not exist' 错误怎么办？","这个错误通常是因为安装的 `pgml` 扩展版本过旧，不包含当前代码所需的函数。请在数据库终端运行 `\\dx` 命令查看当前安装的扩展版本，并升级到与 Korvus 兼容的最新版 PostgresML。如果问题依旧，这可能是一个孤立的环境配置问题，建议检查 PostgresML 仓库的相关议题。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F16",{"id":167,"question_zh":168,"answer_zh":169,"source_url":170},30751,"Korvus 是否支持在 JS Edge Runtimes（边缘运行时）中进行查询？","是的，Korvus 已经支持在 JS 边缘运行时中进行查询。如果您在使用过程中遇到具体问题，可以提交新的 Issue 进行反馈，但基础功能是可用的。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fpostgresml\u002Fkorvus\u002Fissues\u002F19",{"id":172,"question_zh":173,"answer_zh":174,"source_url":145},30752,"如何在非 Docker 环境下部署和使用 Korvus？","Korvus 并不强制要求使用 Docker。您可以选择自行安装 PostgreSQL 数据库，然后手动安装 `pgml` 和 `pgvector` 扩展。这种方式可以让您更灵活地控制数据库环境和版本，避免 Docker 镜像版本滞后带来的问题。",[]]