قاعدة جاماي
ملخص
قاعدة Jamai هي عبارة عن منصة خلفية مفتوحة المصدر (جيل مقر من الاسترجاع) والتي تدمج قاعدة بيانات مضمنة (SQLite) وقاعدة بيانات متجه مدمجة (LocentB) مع إمكانات الذاكرة المدارة والخرقة. إنه يتميز بـ LLM المدمج ، وتضمينات المتجهات ، وتنسيق وإدارة Reranker ، وكلها يمكن الوصول إليها من خلال واجهة مستخدم مريحة ، بديهية ، تشبه جدول البيانات وواجهة برمجة تطبيقات REST بسيطة.
الميزات الرئيسية
- قاعدة البيانات المدمجة (SQLITE) وقاعدة بيانات المتجه (LONSETB)
- قدرات الذاكرة المدارة وقدرات الخرقة
- LLM المدمج ، التضمينات المتجهات ، وتنسيق Reranker
- واجهة مستخدم شبيهة جداول البيانات البديهية
- API البسيطة البسيطة
الجداول التوليدية
تحويل جداول قاعدة البيانات الثابتة إلى كيانات ديناميكية محسّنة من AI.
- توليد البيانات الديناميكية : ملء الأعمدة تلقائيًا مع البيانات ذات الصلة التي تم إنشاؤها بواسطة LLMs.
- نقطة نهاية API المدمجة : تبسيط عملية دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في التطبيقات.
جداول العمل
تسهيل التفاعلات في الوقت الفعلي بين الواجهة الأمامية للتطبيق والخلفية LLM.
- الاستجابة في الوقت الفعلي : توفير طبقة تفاعل منظمة العفو الدولية للتطبيقات.
- إدارة الواجهة الخلفية الآلية : التخلص من الحاجة إلى إدارة الواجهة الخلفية اليدوية لمدخلات المستخدم والمخرجات.
- تزامن سير العمل المعقد : تمكين إنشاء مهام سير عمل متطورة LLM.
جداول المعرفة
تعمل كمستودعات للبيانات والمستندات المنظمة ، مما يعزز فهم سياق LLM.
- الخلفية السياقية الغنية : توفير خلفية سياقية غنية لعمليات LLM.
- استرجاع البيانات المحسّن : دعم الجداول التوليدية الأخرى من خلال توفير معلومات سياقية مفصلة منظمة.
- إدارة المستندات الفعالة : تمكين تحميل ومزامنة المستندات والبيانات.
طاولات الدردشة
تبسيط إنشاء وإدارة تطبيقات chatbot الذكية.
- تطوير chatbot الذكي : تبسيط تطوير وإدارة التشغيلية من chatbots.
- التفاعلات الوعرة في السياق : تعزيز مشاركة المستخدم من خلال التفاعلات الذكية والطاعلية.
- تكامل سلس : الاندماج مع الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) لاستخدام المحتوى من أي جدول المعرفة.
تكامل LocationB
الإدارة الفعالة والاستعلام عن بيانات متعددة الوسائط واسعة النطاق.
- معالجة البيانات المحسّنة : تخزين وإدارة واستعلام واسترداد التضمينات على بيانات متعددة الوسائط واسعة النطاق بكفاءة.
- قابلية التوسع : ضمان الأداء الأمثل وقابلية التوسع السلس.
نموذج التصريح
ركز على تعريف "ماذا" تريد تحقيقه بدلاً من "كيف" لتحقيق ذلك.
- التطوير المبسط : السماح للمستخدمين بتحديد العلاقات والنتائج المرجوة.
- النهج غير المبرمج : القضاء على الحاجة إلى كتابة الإجراءات.
- المرونة الوظيفية : دعم البرمجة الوظيفية من خلال LLMS.
الفوائد الرئيسية
سهولة الاستخدام
- واجهة : واجهة بسيطة ، تشبه جداول البيانات.
- التركيز : تحديد متطلبات البيانات من خلال مطالبات اللغة الطبيعية.
قابلية التوسع
- الأساس : مبني على LocentialB ، قاعدة بيانات متجه مفتوح المصدر مصممة لأعباء العمل من الذكاء الاصطناعي.
- الأداء : يضمن التصميم بدون خادم الأداء الأمثل وقابلية التوسع السلس.
المرونة
- LLM Support : يدعم أي LLMS ، بما في ذلك Openai GPT-4 و Claude 3 و Meta Llama3.
- القدرات : الاستفادة من إمكانات منظمة العفو الدولية الحديثة دون عناء.
نموذج التصريح
- النهج : حدد "ماذا" بدلاً من "كيف".
- التبسيط : يبسط عمليات البيانات المعقدة ، مما يجعلها في متناول المستخدمين الذين لديهم مستويات متفاوتة من الخبرة التقنية.
تقنيات خرقة مبتكرة
- خرقة بدون جهد : ميزات خرقة مدمجة ، لا حاجة لبناء خط أنابيب الخرقة بنفسك.
- إعادة كتابة الاستعلام : يعزز دقة وأهمية استفسارات البحث الخاصة بك.
- Search & Reranking المختلط : يجمع بين البحث القائم على الكلمات الرئيسية ، والبحث المنظم ، والبحث في المتجهات عن أفضل النتائج.
- إدارة محتوى الخرقة المهيكلة : تنظم ويدير محتواك المهيكل بسلاسة.
- التكييف التكيفي : يحدد تلقائيًا أفضل طريقة لتجميع بياناتك.
- BGE M3-Embedding : يستدعي تضمينات نصية متعددة اللغات ومتعددة الوظائف ومتعددة الخلايا مجانًا.
ابدء
الخيار 1: استخدم سحابة قاعدة Jamai
اشترك للحصول على حساب مجاني! هل ذكرنا أنه يمكنك الحصول على رموز LLM مجانية؟
الخيار 2: إطلاق الخدمات المستضافة ذاتيا
اتبع دليلنا خطوة بخطوة.
استكشف الوثائق:
- وثائق SDK و Platform
- وثائق API
- Changelog
- الإصدار
أمثلة
هل تريد محاولة بناء تطبيقات مع قاعدة Jamai؟ لدينا بعض الأمثلة الرائعة لتبدأ! تحقق من مثالنا مستندات للإلهام.
فيما يلي بعض أمثلة الواجهة الأمامية الرائعة:
- بوت chatbot البسيط باستخدام NLUX: قم بإنشاء chatbot أساسي دون أي إعداد خلفي. إنها طريقة رائعة لتغمس أصابع قدميك!
- روبوت chatbot بسيط باستخدام Nlux + Express.js: خذ خطوة إلى الأمام وأضف بعض قوة الخلفية مع Express.js.
- بوت chatbot بسيط باستخدام STERMELIT: هل أنت بيثون ديف؟ الخروج من هذا العرض التوضيحي SPERAMELIT!
أخبرنا إذا كان لديك أي أسئلة - نحن هنا للمساعدة! ترميز سعيد! ؟
المجتمع والدعم
انضم إلى مجتمع المطورين النابض بالحياة للحصول على توثيق شامل ودروس وموارد:
- Discord : انضم إلى خلافنا
- جيثب : نجم مستودع GitHub الخاص بنا
المساهمة
نرحب بالمساهمات! يرجى قراءة دليلنا المساهمة للبدء.
رخصة
يتم إصدار هذا المشروع بموجب ترخيص Apache 2.0. - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.
اتصال
تابعنا على X و LinkedIn للحصول على التحديثات والأخبار.
