embedditor

埋め込み者

Embedditor は、ベクトル検索を最大限に活用するのに役立つ、埋め込み用のオープンソースの MS Word に相当します。

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ベクトル検索を最大限に活用する

Embedditor は、オープン ソースの埋め込み前再処理エディターであり、Microsoft Word 文書であるかのように GPT / LLM 埋め込みを編集できるため、埋め込みとベクトル ストレージのコストを大幅に削減しながら、ベクトル検索を最大限に活用できます。

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特徴

リッチエディターインターフェイス

• ⚡ 数回クリックするだけで 1 つまたは複数のチャンクを結合したり分割したりできます
• ⚡ 埋め込みメタデータとトークンを編集する
• ⚡ 単語、文章、さらにはチャンクの一部を埋め込みから除外します
• ⚡ 埋め込みたいチャンクの部分を選択します
• ⚡ URL リンクや画像などの追加情報をメベッディングに追加します
• ⚡ AI 検索結果の見栄えの良い HTML マークアップを取得します
• ⚡ 前処理された埋め込みファイルを .veml または .jason 形式で保存します

前処理の自動化

• ⚡ 句読点やストップワードなどのほとんどの「ノイズ」をベクトル化からフィルタリングします。
• ⚡ TF-IDF アルゴリズムを使用して、重要でない頻繁に使用される単語を埋め込みから削除します
• ⚡ ベクトル化の前に埋め込みトークンを正規化します

利点

豊富なスプレッドシート インターフェイス

• ⚡ ベクトルデータベースから取得したコンテンツの関連性の最適化
• ⚡ AI / LLM 関連アプリケーションの効率と精度の向上
• ⚡ 画像や URL リンクなどを使用して検索結果を視覚的に見やすくしました。
• ⚡ 埋め込みとベクトルストレージで最大 30% のコスト削減によるコスト効率の向上
• ⚡ データを完全に制御し、Embedditor を PC または専用環境にローカルに簡単に展開します
• ⚡ 前処理済みまたは準備完了の埋め込みを .json または .veml 形式で保存して、LangChain、Chromat、またはその他の Vector DB で使用します

クイックトライ

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GUI

http://localhost:8080/ を使用してダッシュボードにアクセスします。

スクリーンショット

インストール

1. .env.example を .env にコピーする

2. .env で次の設定を行います。

   OPENAI_API_KEY=

3. プロジェクトをセットアップする

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