(R) Ragged -: Tire de formats de conteneurs vidéo pour une distribution de base de données vectorielle efficace

Lurker de longue date et vraiment heureux d’écrire ce post. Je suis ravi de partager une preuve de concept sur laquelle je travaille pour une distribution de base de données vectorielle efficace appelée Ragged. Dans mon article et mon POC, j’explore en tirant parti du format de conteneur vidéo MP4 pour stocker et distribuer des vecteurs de haute dimension pour les applications de recherche sémantique.

L’idée derrière Ragged est de coder les vecteurs et leurs métadonnées en fichiers MP4 à l’aide de pistes personnalisées, permettant une distribution transparente via des réseaux de livraison de contenu (CDN) existants. Cette approche maintient la compatibilité avec les infrastructures vidéo standard tout en obtenant des performances de recherche comparables aux bases de données vectorielles traditionnelles.

Les principaux points forts de mon travail comprennent: – Un nouveau schéma de codage pour les vecteurs et les métadonnées de haute dimension dans des formats de conteneurs MP4. – Architecture optimisée par CDN avec des demandes de plage HTTP, des modèles d’accès basés sur des fragments et une prélecture intelligente. – Évaluation complète montrant des améliorations significatives de la latence de démarrage à froid et de l’accessibilité mondiale. – Une mise en œuvre open source pour faciliter la reproduction et l’adoption.

J’ai été inspiré par le travail innovant de Memvid (https://github.com/olow304/memvid), qui a démontré le potentiel d’utiliser des formats vidéo pour le stockage de données. Mon projet s’appuie sur ce concept en mettant l’accent sur les CDN et la recherche sémantique.

Je crois que Ragged offre une solution prometteuse pour déployer des capacités de recherche sémantique dans les environnements Edge Computing et sans serveur, en tirant parti de l’écosystème de distribution vidéo mature. Le partage des bases de connaissances indexées sous forme de MP4 hors ligne peut déverrouiller une nouvelle classe d’applications.

J’ai hâte d’entendre vos réflexions, vos commentaires et tout cas d’utilisation potentiel que vous envisagez pour cette approche. Vous pouvez trouver le papier complet et les détails de mise en œuvre (ici) (https://github.com/nikitph/ragged).

Merci pour vos camarades de temps