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⚡오픈 소스 파이썬 프레임워크

매끄러운
자동 벡터화
프레임워크

데코레이터 하나만 추가하세요. Vector DB 저장, 시맨틱 캐싱, 분산 트레이싱을 자동으로 처리합니다.

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99.9%가동 시간 SLA
example.py
from vectorwave import vectorize

@vectorize(
    collection="documents",
    cache=True,
    trace=True
)
def process_document(text: str) -> dict:
    """Your logic here - we handle the rest."""
    return {"content": text, "processed": True}

# 끝입니다. 자동 벡터화가 활성화되었습니다. ✨
핵심 기능

지능형 벡터화를 위한 모든 것

품질 저하 없이 빠르게 배포하고 싶은 AI 엔지니어를 위해 만들어졌습니다.

AI 문서화

임베딩을 자동으로 생성하고 선호하는 Vector DB에 저장하세요. Pinecone, Weaviate, Qdrant 등을 지원합니다.

시맨틱 캐싱

문맥을 이해하는 지능형 캐시 계층. 유사성 기반 검색으로 중복 연산을 최대 80% 줄이세요.

분산 트레이싱

즉시 사용 가능한 완전한 관측성. 모든 벡터화 호출을 OpenTelemetry 호환 스팬 및 메트릭으로 추적하세요.

생태계

지능형 워크플로우

세 가지 강력한 도구가 매끄럽게 함께 작동합니다.

VectorWave

데코레이터 기반 API를 갖춘 핵심 벡터화 엔진

VectorSurfer

대화형 탐색 및 시각화 대시보드

VectorCheck

벡터 품질을 위한 테스트 및 검증 도구 모음

01

벡터화

@vectorize로 함수를 장식하세요

→
02

탐색

벡터 공간을 시각화하고 탐색하세요

→
03

검증

자동화된 테스트로 품질을 보장하세요

파도에 올라탈 준비가 되셨나요?

몇 분 만에 지능형 벡터화 애플리케이션 구축을 시작하세요.

pip install vectorwave
문서 읽기빠른 시작 가이드