embedditor

Einbetter

Embedditor ist das Open-Source-MS-Word-Äquivalent zum Einbetten, mit dem Sie Ihre Vektorsuche optimal nutzen können.

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Holen Sie das Beste aus Ihrer Vektorsuche heraus

Embedditor ist ein Open-Source-Einbettungs-Vorbearbeitungseditor, mit dem Sie GPT-/LLM-Einbettungen genauso bearbeiten können, als wäre es ein Microsoft Word-Dokument. So können Sie Ihre Vektorsuche optimal nutzen und gleichzeitig die Kosten für Einbettung und Vektorspeicherung erheblich senken.

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Merkmale

Rich-Editor-Schnittstelle

• ⚡ Verbinden und teilen Sie einen oder mehrere Blöcke mit wenigen Klicks
• ⚡ Bearbeiten Sie Einbettungsmetadaten und Token
• ⚡ Schließen Sie Wörter, Sätze oder sogar Teile von Blöcken von der Einbettung aus
• ⚡ Wählen Sie die Teile des Chunks aus, die eingebettet werden sollen
• ⚡ Fügen Sie Ihren Mebeddings zusätzliche Informationen hinzu, wie URL-Links oder Bilder
• ⚡ Holen Sie sich ein gut aussehendes HTML-Markup für Ihre KI-Suchergebnisse
• ⚡ Speichern Sie Ihre vorverarbeiteten Einbettungsdateien im .veml- oder .jason-Format

Automatisierung der Vorverarbeitung

• ⚡ Filtern Sie den Großteil des „Rauschens“, wie Satzzeichen oder Stoppwörter, aus der Vektorisierung heraus
• ⚡ Entfernen Sie unwichtige, häufig verwendete Wörter mit dem TF-IDF-Algorithmus aus der Einbettung
• ⚡ Normalisieren Sie Ihre Einbettungstoken vor der Vektorisierung

Vorteile

Umfangreiche Tabellenkalkulationsschnittstelle

• ⚡ Optimierte Relevanz des aus einer Vektordatenbank abgerufenen Inhalts
• ⚡ Verbesserte Effizienz und Genauigkeit Ihrer KI-/LLM-bezogenen Anwendungen
• ⚡ Optisch besser aussehende Suchergebnisse mit Bildern, URL-Links usw
• ⚡ Erhöhte Kosteneffizienz mit bis zu 30 % Kostenreduzierung bei Einbettung und Vektorspeicherung
• ⚡ Volle Kontrolle über Ihre Daten, indem Sie Embedditor mühelos lokal auf Ihrem PC oder in einer dedizierten Umgebung bereitstellen
• ⚡ Speichern Sie Ihre vorverarbeiteten oder fertigen Einbettungen im .json- oder .veml-Format, um sie in LangChain, Chromat oder einer anderen Vector DB zu verwenden

Schneller Versuch

Melden Sie sich kostenlos an und probieren Sie es in IngestAI aus.

GUI

Greifen Sie über http://localhost:8080/ auf das Dashboard zu.

Screenshots

Installation

1. Kopieren Sie .env.example in .env

2. Legen Sie die folgenden Einstellungen in der .env fest

   OPENAI_API_KEY=

3. Richten Sie das Projekt ein

• php artisan migrate
• php artisan db:seed
• php artisan storage:link