【亲测免费】 Morphik Core 使用教程

1. 项目介绍

Morphik Core 是一个开源数据库，专为 AI 应用设计，以简化处理非结构化数据的工作。它提供了先进的 RAG（检索增强生成）功能，支持多模态、知识图谱和直观的 API。Morphik Core 能够处理数百万文档，同时保持快速的检索时间，无论是原型设计新的 AI 应用还是部署生产级系统，它都提供了所需的基础设施。

2. 项目快速启动

以下是快速启动 Morphik Core 的步骤：

首先，克隆项目仓库：

git clone https://github.com/morphik-org/morphik-core.git
cd morphik-core

接着，创建一个虚拟环境并激活它：

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

然后，安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置并启动服务器：

python quick_setup.py
python start_server.py

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Morphik Core 的应用案例和最佳实践：

案例一：文本数据 ingestion

from databridge import DataBridge

# 连接到 DataBridge 服务器
db = DataBridge("databridge://localhost:8000")

# Ingest a document
doc = db.ingest_text("这是一个关于AI技术的样本文档。", metadata={"category": "tech", "author": "Morphik"})

案例二：文件 ingestion

# Ingest a file (PDF, DOCX, video, etc.)
doc = db.ingest_file("path/to/document.pdf", metadata={"category": "research"})

案例三：使用 ColPali 进行多模态文档处理

# Use ColPali for multi-modal documents (PDFs with images, charts, etc.)
doc = db.ingest_file("path/to/report_with_charts.pdf", use_colpali=True)

案例四：应用自然语言规则

rules = [
    {
        "type": "metadata_extraction",
        "schema": {"title": "string", "author": "string"}
    },
    {
        "type": "natural_language",
        "prompt": "移除所有个人识别信息"
    }
]

doc = db.ingest_file("path/to/document.pdf", rules=rules)

4. 典型生态项目

目前，Morphik Core 的生态系统中包括以下项目：

• Morphik Python SDK：方便开发者使用 Python 代码与 Morphik Core 交互。
• Morphik Web UI：一个基于网页的用户界面，用于可视化操作和监控 Morphik Core。
• Morphik CLI：命令行工具，允许通过终端与 Morphik Core 进行交互。

这些项目共同构成了 Morphik Core 的强大生态，为开发者提供了多种方式来集成和使用 Morphik Core。