genai stack

⛔ GenAI Stack [OBSERVÉ] Actif chez BeyondLLM

IA générative sécurisée et privée de bout en bout pour tous
(Vos données, votre LLM, votre Contrôle)

GenAI Stack est un framework de bout en bout pour l'intégration de LLM dans n'importe quelle application. Il peut être déployé sur votre propre infrastructure, garantissant ainsi la confidentialité des données. Il est livré avec tout ce dont vous avez besoin pour l'extraction de données, les magasins de vecteurs et le déploiement fiable de modèles.

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Premiers pas avec Colab

Essayez une démo rapide de GenAI Stack sur Google Colab :

Installation rapide

pip install genai_stack

OU

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

Documentation

La documentation de GenAI Stack est disponible sur genaistack.aiplanet.com.

Flux de travail de la pile GenAI

Qu’est-ce que GenAI Stack ?

GenAI Stack est un framework de bout en bout conçu pour intégrer de manière transparente des modèles de langage étendus (LLM) dans les applications. L’objectif est de combler le fossé entre les données brutes et les informations ou réponses exploitables que les applications peuvent utiliser, en tirant parti de la puissance des LLM.

En bref, il orchestre et rationalise votre parcours de développement d’IA générative. Depuis les étapes initiales du traitement des données ETL (Extract, Transform, Load) jusqu'à l'étape d'inférence LLM raffinée, GenAI Stack révolutionne la façon dont vous exploitez le potentiel de l'IA, garantissant la confidentialité des données, axée sur le domaine, et garantissant la factualité sans les pièges des hallucinations. communément associé aux LLM traditionnels.

Comment GenAI Stack peut-il être utile ?

1. ETL simplifié : GenAI Stack agit comme le guide qui navigue dans le paysage complexe du traitement des données.
2. Inférence sans hallucinations : dites adieu aux maux de tête courants associés au contenu généré par l'IA et rempli d'hallucinations. L'architecture unique de notre orchestrateur garantit que l'étape d'inférence LLM produit des résultats ancrés dans la réalité et l'expertise du domaine. Cela signifie que vous pouvez faire confiance aux informations générées et les utiliser en toute confiance à des fins de prise de décision, de recherche et de communication.
3. Intégration transparente : l'intégration de la pile GenAI dans votre flux de travail existant est simple, que vous soyez un développeur d'IA chevronné ou que vous débutiez.
4. Personnalisation et contrôle : personnalisez les processus ETL, les bases de données vectorielles, affinez les paramètres d'inférence et calibrez le système pour répondre aux exigences uniques de votre projet.

Cas d'utilisation :

• Moteur de recherche alimenté par l'IA : améliorez la recherche avec des résultats contextuels, allant au-delà de la simple correspondance de mots clés.
• Questions et réponses sur la base de connaissances : fournissez des réponses directes et dynamiques à partir de bases de données, ce qui rend l'accès aux données rapide et convivial.
• Analyse des sentiments : analysez les sources de texte pour évaluer l'opinion du public, offrant aux entreprises des commentaires en temps réel.
• Chatbots de support client : améliorez l'efficacité opérationnelle des équipes de support client avec des réponses presque précises aux requêtes d'assistance.
• Récupération d'informations sur de grands volumes de documents : extrayez rapidement des informations spécifiques ou des documents associés à partir de vastes référentiels, rationalisant ainsi la gestion des données.

Entrer en contact

Vous pouvez planifier une réunion 1:1 avec notre équipe DevRel et communautaire pour démarrer avec les LLM Open Source d'AI Planet (effi et Panda Coder) et GenAI Stack. Planifiez l'appel ici : https://calendly.com/jaintarun

Directives de contribution

GenAI Stack prospère dans le paysage en évolution rapide des projets open source. Nous accueillons de tout cœur les contributions à divers titres, que ce soit par le biais de fonctionnalités innovantes, d'une infrastructure améliorée ou d'une documentation raffinée.

Pour un guide complet sur le processus de contribution, veuillez cliquer ici.

Remerciements

• LangChaîne
• LamaIndex
• Tisser
• ChromaDB

et toute la communauté OpenSource.