genai stack

⛔ Pila GenAI [OBSECUTIVO] Activo en BeyondLLM

IA generativa segura y privada de extremo a extremo para todos
(Tus datos, tu LLM, tu Control)

GenAI Stack es un marco de un extremo a otro para la integración de LLM en cualquier aplicación. Puede implementarse en su propia infraestructura, garantizando la privacidad de los datos. Viene con todo lo que necesita para la extracción de datos, el almacenamiento de vectores y la implementación confiable de modelos.

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Comenzando con Colab

Pruebe una demostración rápida de GenAI Stack en Google Colab:

Instalación rápida

pip install genai_stack

O

pip install git+https://github.com/aiplanethub/genai-stack.git

Documentación

La documentación de GenAI Stack se puede encontrar en genaistack.aiplanet.com.

Flujo de trabajo de la pila GenAI

¿De qué se trata GenAI Stack?

GenAI Stack es un marco de trabajo de un extremo a otro diseñado para integrar modelos de lenguajes grandes (LLM) en aplicaciones sin problemas. El propósito es cerrar la brecha entre los datos sin procesar y los conocimientos o respuestas procesables que las aplicaciones pueden utilizar, aprovechando el poder de los LLM.

En resumen, organiza y agiliza su recorrido de desarrollo de la IA generativa. Desde los pasos iniciales del procesamiento de datos ETL (Extraer, Transformar, Cargar) hasta la etapa refinada de inferencia LLM, GenAI Stack revoluciona la forma de aprovechar el potencial de la IA, garantizando la privacidad de los datos, basada en el dominio y asegurando la factualidad sin los peligros de las alucinaciones. comúnmente asociado con los LLM tradicionales.

¿Cómo puede ser útil GenAI Stack?

1. ETL simplificado: GenAI Stack actúa como guía que navega por el complejo panorama del procesamiento de datos.
2. Inferencia sin alucinaciones: diga adiós a los dolores de cabeza comunes asociados con el contenido generado por IA lleno de alucinaciones. La arquitectura única de nuestro orquestador garantiza que la etapa de inferencia LLM produzca resultados basados ​​en la realidad y la experiencia en el dominio. Esto significa que puede confiar en la información generada y utilizarla con confianza para fines de toma de decisiones, investigación y comunicación.
3. Integración perfecta: integrar GenAI Stack en su flujo de trabajo existente es sencillo, ya sea que sea un desarrollador de IA experimentado o recién esté comenzando.
4. Personalización y control: adapte los procesos ETL, las bases de datos vectoriales, ajuste los parámetros de inferencia y calibre el sistema para cumplir con los requisitos únicos de su proyecto.

Casos de uso:

• Motor de búsqueda impulsado por IA: mejore la búsqueda con resultados contextuales, yendo más allá de la simple concordancia de palabras clave.
• Preguntas y respuestas sobre la base de conocimientos: proporcione respuestas directas y dinámicas desde las bases de datos, haciendo que el acceso a los datos sea rápido y fácil de usar.
• Análisis de sentimiento: analice fuentes de texto para medir el sentimiento del público y ofrecer a las empresas comentarios en tiempo real.
• Chatbots de atención al cliente: mejore la eficiencia operativa de los equipos de atención al cliente con respuestas casi precisas a las consultas de soporte.
• Recuperación de información sobre grandes volúmenes de documentos: extraiga rápidamente información específica o documentos relacionados de amplios repositorios, agilizando la gestión de datos.

Ponte en contacto

Puede programar una reunión individual con nuestro equipo comunitario y de DevRel para comenzar con los LLM de código abierto de AI Planet (effi y Panda Coder) y GenAI Stack. Agenda la llamada aquí: https://calendly.com/jaintarun

Pautas de contribución

GenAI Stack prospera en el panorama en rápida evolución de los proyectos de código abierto. Agradecemos de todo corazón las contribuciones en diversas capacidades, ya sea a través de características innovadoras, infraestructura mejorada o documentación refinada.

Para obtener una guía completa sobre el proceso de contribución, haga clic aquí.

Expresiones de gratitud

• LangChain
• LlamaIndex
• Weaviate
• cromadb

y toda la comunidad OpenSource.