Table of Contents
- spoon_ai.rag.vectorstores
- spoon_ai.rag.vectorstores.faiss_store
- spoon_ai.rag.vectorstores.chroma_store
- spoon_ai.rag.vectorstores.pinecone_store
- spoon_ai.rag.vectorstores.qdrant_store
- spoon_ai.rag.vectorstores.registry
- spoon_ai.rag.vectorstores.base
Module spoon_ai.rag.vectorstores
Module spoon_ai.rag.vectorstores.faiss_store
FaissVectorStore Objects​
class FaissVectorStore(VectorStore)
FAISS-backed local vector store (cosine via inner product + L2 norm).
Module spoon_ai.rag.vectorstores.chroma_store
Module spoon_ai.rag.vectorstores.pinecone_store
Module spoon_ai.rag.vectorstores.qdrant_store
Module spoon_ai.rag.vectorstores.registry
get_vector_store​
def get_vector_store(backend: Optional[str] = None) -> VectorStore
Return a vector store by backend name.
Backends:
- faiss: local/offline (mapped to in-memory cosine store)
- pinecone: cloud Pinecone (requires PINECONE_API_KEY)
- qdrant: local/cloud Qdrant (requires qdrant-client, default http://localhost:6333)
- chroma: local Chroma (requires chromadb)
Module spoon_ai.rag.vectorstores.base
VectorStore Objects​
class VectorStore(ABC)
query​
@abstractmethod
def query(
*,
collection: str,
query_embeddings: List[List[float]],
top_k: int = 5,
filter: Optional[Dict] = None) -> List[List[Tuple[str, float, Dict]]]
Return per-query list of (id, score, metadata). Higher score is better.