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Base jamai

Dica

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Visão geral

A base JAMAI é uma plataforma de back-end de faixa aberta (geração de recuperação) que integra um banco de dados incorporado (SQLite) e um banco de dados vetorial incorporado (LANCEB) com recursos gerenciados e recursos de RAG. Possui LLM embutido, incorporações de vetor e orquestração e gerenciamento reerranker, todos acessíveis através de uma interface do usuário conveniente, intuitiva e do tipo planilha e uma API de descanso simples.

Principais recursos

• Banco de dados incorporado (SQLite) e banco de dados vetorial (LancedB)
• Memória gerenciada e recursos de pano
• LLM embutido, incorporações de vetor e orquestração re-reanker
• UI de interface do tipo de planilha intuitiva
• API de descanso simples

Tabelas generativas

Transforme as tabelas estáticas de banco de dados em entidades dinâmicas e aprimoradas.

• Geração de dados dinâmicos : preencherem as colunas automaticamente com dados relevantes gerados pelo LLMS.
• Endpoint de API de REST interno : simplificar o processo de integração de recursos de IA em aplicativos.

Tabelas de ação

Facilitar as interações em tempo real entre o front-end do aplicativo e o back-end LLM.

• Responsividade em tempo real : forneça uma camada de interação responsiva para aplicativos.
• Gerenciamento de back -end automatizado : elimine a necessidade de gerenciamento manual de back -end das entradas e saídas do usuário.
• Orquestração complexa do fluxo de trabalho : Ative a criação de fluxos de trabalho sofisticados LLM.

Tabelas de conhecimento

Atuar como repositórios para dados e documentos estruturados, aprimorando o entendimento contextual do LLM.

• Rico cenário contextual : forneça um rico cenário contextual para operações de LLM.
• Recuperação de dados aprimorados : apoie outras tabelas generativas, fornecendo informações contextuais detalhadas e estruturadas.
• Gerenciamento eficiente de documentos : Ative o upload e a sincronização de documentos e dados.

Tabelas de bate -papo

Simplifique a criação e o gerenciamento de aplicativos de chatbot inteligentes.

• Desenvolvimento inteligente de chatbot : simplifique o desenvolvimento e o gerenciamento operacional dos chatbots.
• Interações com reconhecimento de contexto : Aprimore o envolvimento do usuário por meio de interações inteligentes e com reconhecimento de contexto.
• Integração perfeita : integrar-se à geração de recuperação (RAG) para utilizar o conteúdo de qualquer tabela de conhecimento.

Integração do LancedB

Gerenciamento e eficiência de consulta de dados multimodais em larga escala.

• Manuseio de dados otimizado : armazenar, gerenciar, consultar e recuperar incorporações em dados multimodais em larga escala com eficiência.
• Escalabilidade : Garanta o desempenho ideal e a escalabilidade perfeita.

Paradigma declarativo

Concentre -se em definir "o que" você deseja alcançar, em vez de "como" alcançá -lo.

• Desenvolvimento simplificado : permita que os usuários definam relacionamentos e resultados desejados.
• Abordagem não procedural : elimine a necessidade de escrever procedimentos.
• Flexibilidade funcional : suporta a programação funcional através do LLMS.

Principais benefícios

Facilidade de uso

• Interface : interface simples e intuitiva de planilhas.
• Foco : Defina os requisitos de dados por meio de avisos de linguagem natural.

Escalabilidade

• Fundação : construído no LancedB, um banco de dados de vetor de código aberto projetado para cargas de trabalho de IA.
• Desempenho : o design sem servidor garante desempenho ideal e escalabilidade perfeita.

Flexibilidade

• Suporte LLM : suporta qualquer LLMS, incluindo OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 3 e Meta Llama3.
• Recursos : Aproveite os recursos de AI de última geração de ponta sem esforço.

Paradigma declarativo

• Abordagem : Defina o "O que" e não o "como".
• Simplificação : simplifica operações complexas de dados, tornando -as acessíveis a usuários com níveis variados de experiência técnica.

Técnicas inovadoras de pano

• Rano sem esforço : recursos internos de pano, não há necessidade de construir o pipeline de RAG.
• Reescrita de consultas : aumenta a precisão e a relevância de suas consultas de pesquisa.
• Pesquisa e reranking híbrida : combina pesquisa de palavras-chave, pesquisa estruturada e pesquisa de vetores pelos melhores resultados.
• Gerenciamento estruturado de conteúdo de pano : organiza e gerencia seu conteúdo estruturado sem problemas.
• Chunking adaptável : determina automaticamente a melhor maneira de reduzir seus dados.
• BGE M3-EMBEDDING : Aproveita incorporações multi-linguais, multifuncionais e multi-granulares de graça.

Começando

Opção 1: Use a nuvem base JAMAI

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Opção 2: Inicie serviços auto-hospedados

Siga nosso guia passo a passo.

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• SDK e documentação da plataforma
• Documentação da API
• Changelog
• Versão

Exemplos

Deseja tentar criar aplicativos com a base JAMAI? Temos alguns exemplos incríveis para você começar! Confira nosso exemplo Docs para obter inspiração.

Aqui estão alguns exemplos legais de front -end:

1. Bot de chatbot simples usando o NLUX: Crie um chatbot básico sem qualquer configuração de back -end. É uma ótima maneira de mergulhar os dedos dos pés!
2. BOT simples de chatbot usando nlux + express.js: dê um passo adiante e adicione algum poder de back -end ao Express.js.
3. Bot de chatbot simples usando o streamlit: você é um dev python? Confira esta demonstração do streamlit!

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