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Base de jamai

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Descripción general

Jamai Base es una plataforma de back-end de código abierto (generación de generación de recuperación) que integra una base de datos integrada (SQLITE) y una base de datos vectorial integrada (Lanzado) con capacidades administradas de memoria y trapo. Cuenta con LLM incorporado, embebidos vectoriales y orquestación y gestión de Reranker, todo accesible a través de una interfaz de usuario conveniente, intuitiva y de hoja de cálculo y una API REST simple.

Demostración de la base de jamai

Características clave

Base de datos integrada (SQLITE) y Vector Database (LANCEB)
Capacidades de memoria y trapo administrados
LLM incorporado, integración vectorial y orquestación de Reranker
Ii de hoja de cálculo intuitiva
API REST simple

Mesas generativas

Transforme las tablas de bases de datos estáticas en entidades dinámicas y mejoradas.

Generación de datos dinámicos : complementa automáticamente columnas con datos relevantes generados por LLMS.
Punto final de API de REST incorporado : agilice el proceso de integración de las capacidades de IA en aplicaciones.

Mesas de acción

Facilitar las interacciones en tiempo real entre la aplicación frontend y el backend de LLM.

Capacidad de respuesta en tiempo real : proporcione una capa de interacción AI receptiva para aplicaciones.
Gestión de backend automatizado : elimine la necesidad de gestión de back -end manual de las entradas y salidas de los usuarios.
Orquestación de flujo de trabajo complejo : habilite la creación de flujos de trabajo sofisticados de LLM.

Tablas de conocimiento

Actúe como repositorios para datos y documentos estructurados, mejorando la comprensión contextual de la LLM.

Backdrop contextual rico : proporcione un rico telón de fondo contextual para las operaciones de LLM.
Recuperación de datos mejorada : admite otras tablas generativas mediante el suministro de información contextual detallada y estructurada.
Gestión eficiente de documentos : habilite la carga y la sincronización de documentos y datos.

Mesas de chat

Simplifique la creación y gestión de aplicaciones inteligentes de chatbot.

Desarrollo inteligente de chatbot : simplifique el desarrollo y la gestión operativa de los chatbots.
Interacciones conscientes del contexto : mejorar la participación del usuario a través de interacciones inteligentes y conscientes del contexto.
Integración perfecta : Integre con la generación de recuperación acuática (RAG) para utilizar el contenido de cualquier tabla de conocimiento.

Integración LancedB

Gestión eficiente y consulta de datos multimodales a gran escala.

Manejo de datos optimizado : almacenar, administrar, consultar y recuperar incrustaciones en datos multimodales a gran escala de manera eficiente.
Escalabilidad : garantizar un rendimiento óptimo y una escalabilidad perfecta.

Paradigma declarativo

Concéntrese en definir "qué" quiere lograr en lugar de "cómo" lograrlo.

Desarrollo simplificado : permita a los usuarios definir las relaciones y los resultados deseados.
Enfoque no procesal : elimine la necesidad de escribir procedimientos.
Flexibilidad funcional : admite la programación funcional a través de LLM.

Beneficios clave

Facilidad de uso

Interfaz : interfaz de hoja de cálculo simple e intuitiva.
Enfoque : Defina los requisitos de datos a través de indicaciones del lenguaje natural.

Escalabilidad

Fundación : construido en LancedB, una base de datos vectorial de código abierto diseñada para cargas de trabajo de IA.
Rendimiento : el diseño sin servidor garantiza un rendimiento óptimo y una escalabilidad perfecta.

Flexibilidad

Soporte de LLM : Admite cualquier LLM, incluidos OpenAI GPT-4, Anthrope Claude 3 y Meta Llama3.
Capacidades : aprovechar las capacidades de IA de vanguardia sin esfuerzo.

Paradigma declarativo

Enfoque : Defina el "qué" en lugar de "cómo".
Simplificación : simplifica las operaciones de datos complejas, haciéndolos accesibles para los usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica.

Técnicas innovadoras de trapo

Rag sin esfuerzo : características de trapo incorporadas, no es necesario construir la tubería de trapo usted mismo.
Reescritura de consultas : aumenta la precisión y relevancia de sus consultas de búsqueda.
Búsqueda híbrida y rescate : combina búsqueda basada en palabras clave, búsqueda estructurada y búsqueda vectorial de los mejores resultados.
Gestión de contenido de trapo estructurado : organiza y administra su contenido estructurado sin problemas.
Chounking adaptativo : determina automáticamente la mejor manera de fragmentar sus datos.
BGE M3-Embedding : aprovecha los incrustaciones de texto multilingües, multifuncionales y multi-granulares de forma gratuita.

Empezando

Opción 1: usa la nube de la base de Jamai

¡Regístrese para obtener una cuenta gratuita! ¿Mencionamos que puedes obtener tokens LLM gratis?

Opción 2: Iniciar servicios autohostados

Sigue nuestra guía paso a paso.

Explore la documentación:

SDK y documentación de plataforma
Documentación de API
Colegio de cambios
Versiones

Ejemplos

¿Quieres intentar construir aplicaciones con la base de Jamai? ¡Tenemos algunos ejemplos increíbles para comenzar! Mira nuestros documentos de ejemplo para inspiración.

Aquí hay un par de ejemplos geniales de frontend:

Bot de chatbot simple usando Nlux: construya un chatbot básico sin ninguna configuración de backend. ¡Es una excelente manera de sumergir los dedos de los pies!
Bot de chatbot simple usando nlux + express.js: Ta como un paso más allá y agregue algo de potencia de backend con express.js.
Bot de chatbot simple usando Streamlit: ¿Eres un Dev Python? ¡Vea esta demostración de transmisión!

Háganos saber si tiene alguna pregunta, ¡estamos aquí para ayudar! ¡Feliz codificación! ?