الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط

حول هذا المشروع

يحتوي هذا المستودع على الكود المصدري لأطروحة Generative AI for Business Process Management - Suitability of Modalities . الهدف هو تقييم جدوى إنشاء نماذج عملية من مستندات متعددة الوسائط باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يستخدم المستودع بعض التعليمات البرمجية والبيانات من مستودع SAP SAM.

رخصة

تم ترخيص رمز المثال الموجود في هذا المستودع على النحو التالي. لاحظ أن ترخيصًا مختلفًا ينطبق على مجموعة البيانات نفسها! 

 Copyright (c) 2024 by SAP.

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.

ينطبق الترخيص التالي على مجموعة البيانات الموجودة في مجلد البيانات. 

 Copyright (c) 2024 by SAP.

SAP grants to Recipient a non-exclusive copyright license to the Model Collection to use the Model Collection for Non-Commercial Research purposes of evaluating Recipient’s algorithms or other academic research artefacts against the Model Collection. Any rights not explicitly granted herein are reserved to SAP. For the avoidance of doubt, no rights to make derivative works of the Model Collection is granted and the license granted hereunder is for Non-Commercial Research purposes only.

"Model Collection" shall mean all files in the archive (which are JSON, XML, or other representation of business process models or other models).

"Recipient" means any natural person receiving the Model Collection.

"Non-Commercial Research" means research solely for the advancement of knowledge whether by a university or other learning institution and does not include any commercial or other sales objectives.

تتوفر المعلومات التفصيلية بما في ذلك مكونات الطرف الثالث ومعلومات الترخيص/حقوق الطبع والنشر الخاصة بها عبر أداة إعادة الاستخدام.

المتطلبات والإعداد

نحن نقدم ملفين conda Environment.yml يمكن استخدامهما لإنشاء بيئة جديدة وتثبيت التبعيات المطلوبة:

  • environment.yml : يحتوي على التبعيات المجردة (pandas، numpy، ...).
  • environment-lock.yml : يحتوي على إصدارات لجميع التبعيات والتبعيات المتعدية لضمان الحصول على نتائج قابلة للتكرار.

يمكنك استخدام الأمر conda التالي لإنشاء البيئة: 

conda env create -f environment.yml

أو 

conda env create -f environment-lock.yml

ابدء

نحن نقدم العديد من أجهزة الكمبيوتر المحمولة Jupyter.

يوفر data_set_preparation Jupyter Notebook شرحًا تفصيليًا لكيفية إنشاء مجموعة البيانات.

يوفر Explore_the_dataset Jupyter Notebook رؤى حول خصائص مجموعة البيانات التي تم إنشاؤها.

يقوم bpmn_ Generation Jupyter Notebook بإنشاء نماذج عملية من وثائق متعددة الوسائط باستخدام GPT-4V والمطالبة ذات اللقطة الصفرية والطلقة الواحدة والطلقات القليلة.

يقدم تقييم Jupyter Notebook إطارًا للتقييم لحساب درجات التشابه لنماذج العملية التي تم إنشاؤها ونماذج الحقيقة الأساسية. وعلاوة على ذلك فإنه يطبق الإطار ويعرض النتائج.

تنظيم المشروع 

 ├── data
│   ├── examples          <- Some example models for illustrating main ideas.
|   └── sapsam
│       ├── cleaned       <- The created dataset.
|       ├── enriched      <- Original SAP-SAM data set enriched by some meta data
|       ├── evaluations   <- Evaluation results
|       ├── generated     <- Generated process models
|       ├── raw           <- Original SAP-SAM data set
|       └── tmp           <- Temporary data
├── notebooks             <- Jupyter notebooks.
├── src               
|   ├── multimodalgenai   <- Source code for use in this project.
│   └── sapsam            <- Adapted clone of the [SAP SAM repo](https://github.com/signavio/sap-sam)
├── LICENSE               <- License that applies to the example code in this repository.
├── README.md             <- The top-level README for developers using this project.
├── Thesis_Gen-AI-for-BPM-Modalities_Marvin-Voelter_v04_2024-03-21_final_blurred.pdf <- Thesis with more detailed explanations and thoughts
├── environment-lock.yml  <- Contains versions for all dependencies and the transitive dependencies to ensure reproducible results.
├── environment.yml       <- Contains the abstract dependencies (pandas, numpy, ...).
└── setup.py              <- Makes project pip installable (pip install -e .) such that src can be imported.

الدعم، ردود الفعل، المساهمة

هذا المشروع مفتوح لطلبات/اقتراحات الميزات وتقارير الأخطاء وما إلى ذلك عبر مشكلات GitHub. يتم تشجيع المساهمة والتعليقات ونرحب بها دائمًا. لمزيد من المعلومات حول كيفية المساهمة، وهيكل المشروع، بالإضافة إلى معلومات المساهمة الإضافية، راجع إرشادات المساهمة الخاصة بنا.

مدونة لقواعد السلوك

نحن كأعضاء ومساهمين وقادة نتعهد بجعل المشاركة في مجتمعنا تجربة خالية من التحرش للجميع. من خلال المشاركة في هذا المشروع، فإنك توافق على الالتزام بقواعد السلوك الخاصة به في جميع الأوقات.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل