В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта возникают новые подходы к обработке, хранению и поиску данных, что требует создания специализированных технологий, оптимизированных для поддержки AI-приложений. SurrealDB представляет собой инновационную многофункциональную базу данных, которая изначально проектировалась с ориентацией на работу с генеративным искусственным интеллектом. Совместно с языком программирования Rust, который славится своей производительностью и безопасностью, SurrealDB позволяет создавать мощные и удобные в использовании пользовательские интерфейсы, способные значительно упростить взаимодействие с комплексными данными, одновременно раскрывая потенциал AI в полноте и гибкости. SurrealDB выделяется среди других решений, называемых AI-базами данных или векторными хранилищами, благодаря тому, что она является полноценной универсальной многофункциональной базой данных с глубоким внедрением функций, необходимых для создания AI-решений. Эти функции включают в себя поддержку векторного поиска и индексации, возможности управления графами и взаимосвязями между записями, а также работу в качестве встроенного хранилища данных.
Такая уникальная архитектура открывает возможности для создания приложений, работающих с генеративным AI, без необходимости интеграции сторонних продуктов или сложных надстроек. При разработке AI-нативного интерфейса ключевым моментом становится возможность удобно и быстро извлекать информацию, а также работать с взаимосвязанными данными, упрощая создание интеллектуальных агентов и сервисов. Важную роль играет интеграция с современными AI-фреймворками, такими как LangChain, а также поддержка встраивания эмбеддингов из OpenAI и Mistral, что позволяет реализовывать расширенный семантический поиск, функционал рекурсивного запроса связей и многое другое. Rust, благодаря своей безопасности памяти и высокой скорости выполнения, становится идеальным выбором для создания пользовательских интерфейсов и систем, требующих одновременной работы с асинхронными запросами к базе данных и AI-сервисам. Использование библиотеки Iced позволяет создавать UI, которые удобны в использовании, обладают чистым дизайном и функциональностью, схожей с веб-приложениями.
Благодаря этому UI с кнопками, текстовыми полями и редакторами становится интуитивно понятным и мощным инструментом для работы с SurrealDB. Одним из практических примеров применения такого набора технологий является создание демо-приложения, позволяющего добавлять статьи из Wikipedia в базу данных с последующим автоматическим или ручным связыванием документов через их заголовки. Этот процесс включает в себя анализ текста, выделение значимых терминов и поиск совпадений среди существующих записей. Благодаря этому создается связная база знаний, в которой объекты связаны между собой по смысловым и тематическим признакам. Поддержка векторных эмбеддингов из OpenAI и Mistral расширяет возможности поиска по базе, позволяя сравнивать документы по смысловому содержимому с использованием косинусной меры сходства.
Это делает возможным получение близких по смыслу текстов даже при отсутствии точных совпадений ключевых слов. Пользователи могут добавлять эмбеддинги в документы нажатием кнопок, что автоматически совершает вызовы к AI-сервисам, возвращая векторные представления текста для хранения и последующего поиска. Полнотекстовый поиск с использованием специфических анализаторов и индексов позволяет реализовать не только поиск совпадений, но и ранжирование результатов по релевантности с подсветкой найденных фрагментов. SurrealDB предлагает гибкие средства настройки анализаторов, позволяя создавать токенизаторы и фильтры для различных языков и сценариев использования. Это обеспечивает эффективность поиска и возможность расширения базы данных на новые языковые и тематические контексты.
Еще одной важной функциональностью становится поддержка рекурсивных запросов для обхода графа связей между документами. Это позволяет визуализировать и исследовать взаимосвязи в глубине нескольких уровней, что особенно полезно для создания умных агентов и сложных аналитических приложений, работающих с большими объемами взаимосвязанных знаний. Создание подобного AI-нативного многофункционального интерфейса с использованием Rust и SurrealDB требует продуманного подхода к структуре базы, соглашениям об идентификаторах и формату хранения данных. Например, применение стандартизированных идентификаторов на основе заголовков статей упрощает выполнение прямого доступа и манипуляции записями. Накладываемые ограничения, такие как уникальность связей и принудительное существование узлов связи, обеспечивают целостность данных без необходимости дополнительных проверок на уровне приложения.
Разработчики получают удобные средства для отладки и тестирования, вплоть до исполнения сырых SurrealQL-запросов прямо из UI, что ускоряет внесение изменений и настраиваемость приложения под специфические задачи. Такой подход способствует ускоренному развитию прототипов и продуктов с высоким уровнем адаптивности. Выстраивание полноценной AI-нативной системы на базе этой связки технологий открывает перспективы для различных отраслей. В сфере финансов возможно автоматизировать анализ и мониторинг рисков, используя графовые связи и семантический поиск по финансовым документам. В оборонной и аэрокосмической области такие системы помогают слиянию секретных потоков данных для ситуационной осведомленности.
