Embedditor est l'équivalent open source de MS Word pour l'intégration qui vous aide à tirer le meilleur parti de votre recherche de vecteurs.
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Tirez le meilleur parti de votre recherche de vecteurs
Embedditor est un éditeur de pré-traitement d'intégration open source, qui vous aide à modifier les intégrations GPT / LLM comme s'il s'agissait d'un document Microsoft Word, afin que vous puissiez tirer le meilleur parti de votre recherche de vecteurs, tout en réduisant considérablement les coûts d'intégration et de stockage de vecteurs.
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Caractéristiques
Interface d'éditeur riche
- ⚡ Rejoignez et divisez un ou plusieurs morceaux en quelques clics
- ⚡ Modifier l'intégration des métadonnées et des jetons
- ⚡ Excluez des mots, des phrases ou même des parties de morceaux de l'intégration
- ⚡ Sélectionnez les parties du morceau que vous souhaitez intégrer
- ⚡ Ajoutez des informations supplémentaires à vos mebeddings, comme des liens URL ou des images
- ⚡ Obtenez un joli balisage HTML pour vos résultats de recherche IA
- ⚡ Enregistrez vos fichiers d'intégration prétraités aux formats .veml ou .jason
Automatisation du prétraitement
- ⚡ Filtrez la plupart des « bruits » de la vectorisation, comme les ponctuations ou les mots vides
- ⚡ Supprimez de l'intégration des mots non significatifs et fréquemment utilisés avec l'algorithme TF-IDF
- ⚡ Normalisez vos jetons d'intégration avant la vectorisation
Avantages
Interface de feuille de calcul riche
- ⚡ Pertinence optimisée du contenu récupéré d'une base de données vectorielle
- ⚡ Amélioration de l'efficacité et de la précision de vos applications liées à l'IA/LLM
- ⚡ Résultats de recherche visuellement plus beaux avec des images, des liens URL, etc.
- ⚡ Rentabilité accrue avec jusqu'à 30 % de réduction des coûts d'intégration et de stockage de vecteurs
- ⚡ Contrôle total sur vos données, déployant sans effort Embedditor localement sur votre PC ou environnement dédié
- ⚡ Enregistrez vos intégrations prétraitées ou prêtes au format .json ou .veml pour les utiliser dans LangChain, Chromat ou toute autre base de données vectorielle
Essai rapide
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Interface graphique
Accédez au tableau de bord en utilisant : http://localhost:8080/
Captures d'écran
Installation
Copiez .env.example dans .env
Définissez les paramètres suivants dans le .env
OPENAI_API_KEY=
Configurer le projet
-
php artisan migrate -
php artisan db:seed -
php artisan storage:link
