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大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 Airweave 这个能够将任何应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中，实现智能代理检索的开源工具。
🚀 快速阅读
Airweave 是一个开源工具，能够将应用程序的数据同步到图数据库和向量数据库中，实现智能代理检索。
- 核心功能：无代码集成、多租户支持、数据分块、自动同步、版本控制与哈希检测。
- 技术原理：通过异步任务处理、数据采集与分块、向量化存储等技术实现高效的数据管理和检索。
Airweave 是什么
Airweave 是一个开源工具，能够将任何应用程序的数据（包括 API、数据库、网站等）同步到图数据库和向量数据库中，让数据能基于智能代理或搜索机制进行检索。Airweave 通过数据分块、哈希检测和自动同步等功能，简化了数据检索和管理的流程。
Airweave 提供了无代码集成、多租户支持、多源数据整合等核心功能，支持通过 React 前端界面或 FastAPI 接口进行操作。用户可以快速将应用数据化为可搜索的内容，而无需编写复杂代码。
Airweave 的主要功能
- 无代码集成：用户无需编写代码即可快速将应用数据化为可搜索的内容。
- 多租户支持：适合 SaaS 开发者，支持基于 OAuth2 进行多租户数据同步，同时保证数据隐私和安全。
- 数据分块：每个数据源（如数据库、API 或文件系统）都定义了一个
async def generate_chunks()方法，用于生成一致格式的数据分块。 - 自动同步：支持定时同步或按需同步数据，减少不必要的数据传输。
- 版本控制与哈希检测：基于哈希检测数据变化，仅更新向量存储中修改的部分。
- 多源支持：支持连接多个数据源，并统一到一个可查询的层中。
- 可扩展性：支持基于 Docker Compose 本地部署，未来还将支持 Kubernetes 进行生产级部署。
Airweave 的技术原理
- 数据采集：连接各种数据源（如 API、数据库、文件系统等）采集数据。每个数据源都定义一个
async def generate_chunks()方法，用于将数据分块处理，确保数据能够以一致的格式输出。 - 数据处理与分块：数据被分块处理后，基于嵌入器（embedders）将文本或其他数据类型转换为向量形式，向量能被向量数据库高效存储和检索。
- 数据存储：
- 图数据库：用于存储数据之间的关系。
- 向量数据库：如 Chroma、Milvus、Pinecone、Qdrant、Weaviate 等，用于存储向量化的数据，支持高效的相似性搜索。
- 数据同步与更新：基于哈希检测数据的变化，仅对修改过的数据块进行更新，减少不必要的数据同步。支持定时同步和按需同步，用户可以根据需求灵活配置同步计划。
- 检索与查询：数据存储后，用户可以通过智能代理或搜索机制进行检索。Airweave 支持基于前端界面或 API 接口进行查询，用户可以快速获取所需数据。
- 异步任务处理：使用 ARQ Redis 进行后台任务处理，支持大规模数据同步的异步处理，提高系统的性能和可扩展性。
- 多租户与隐私保护：基于 OAuth2 支持多租户数据同步，确保不同租户之间的数据隔离和隐私保护。
如何运行 Airweave
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/airweave-ai/airweave.git
cd airweave
AI 代码解读
2. 构建并运行
chmod +x start.sh
./start.sh
AI 代码解读
现在，Airweave 已经在本地运行。你可以登录到仪表盘，添加新的数据源，并配置同步计划。
资源
- GitHub 仓库：https://github.com/airweave-ai/airweave
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