genai stack

⛔ Стек GenAI [УСТАРЕЛО] Активен в BeyondLLM

Комплексный безопасный и частный генерирующий искусственный интеллект для всех
(Ваши данные, ваш LLM, ваш контроль)

GenAI Stack — это комплексная платформа для интеграции LLM в любое приложение. Его можно развернуть в вашей собственной инфраструктуре, гарантируя конфиденциальность данных. Он поставляется со всем необходимым для извлечения данных, векторных хранилищ и надежного развертывания моделей.

Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord!

Начало работы с Colab

Попробуйте быструю демонстрацию GenAI Stack в Google Colab:

Быстрая установка

pip install genai_stack

ИЛИ

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

Документация

Документацию по GenAI Stack можно найти на сайте genaistack.aiplanet.com.

Рабочий процесс стека GenAI

Что такое GenAI Stack?

GenAI Stack — это комплексная платформа, предназначенная для беспрепятственной интеграции больших языковых моделей (LLM) в приложения. Цель состоит в том, чтобы преодолеть разрыв между необработанными данными и практическими знаниями или ответами, которые могут использовать приложения, используя возможности LLM.

Короче говоря, он организует и оптимизирует ваш путь разработки генеративного ИИ. GenAI Stack революционизирует способы использования потенциала искусственного интеллекта, обеспечивая конфиденциальность данных, управляемость предметной области и гарантируя фактичность без ловушек галлюцинаций, от начальных этапов обработки данных ETL (извлечение, преобразование, загрузка) до уточненного этапа вывода LLM. обычно ассоциируется с традиционными LLM.

Чем GenAI Stack может быть полезен?

1. ETL упрощенно: стек GenAI действует как направляющая рука, которая перемещается по сложному ландшафту обработки данных.
2. Вывод без галлюцинаций: попрощайтесь с обычными головными болями, связанными с контентом, созданным искусственным интеллектом и наполненным галлюцинациями. Уникальная архитектура нашего оркестратора гарантирует, что на этапе вывода LLM будут получены результаты, основанные на реальности и опыте предметной области. Это означает, что вы можете доверять полученной информации и уверенно использовать ее для принятия решений, исследований и коммуникации.
3. Бесшовная интеграция: интеграция стека GenAI в существующий рабочий процесс проста, независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком ИИ или только начинаете.
4. Настройка и контроль: адаптируйте процессы ETL, векторные базы данных, настраивайте параметры вывода и калибруйте систему в соответствии с уникальными требованиями вашего проекта.

Варианты использования:

• Поисковая система на базе искусственного интеллекта. Усовершенствуйте поиск, предоставляя контекстно-зависимые результаты, выходя за рамки простого сопоставления ключевых слов.
• Вопросы и ответы по базе знаний: предоставляйте прямые, динамические ответы из баз данных, делая доступ к данным быстрым и удобным для пользователя.
• Анализ настроений: анализируйте текстовые источники, чтобы оценить настроения общественности, предлагая компаниям обратную связь в режиме реального времени.
• Чат-боты поддержки клиентов: повысьте эффективность работы групп поддержки клиентов за счет практически точных ответов на запросы поддержки.
• Поиск информации по большим объемам документов. Быстро извлекайте конкретную информацию или связанные документы из огромных репозиториев, оптимизируя управление данными.

Свяжитесь с нами

Вы можете запланировать встречу один на один с нашей командой DevRel и сообщества, чтобы начать работу с программами LLM AI Planet с открытым исходным кодом (effi и Panda Coder) и GenAI Stack. Запланируйте звонок здесь: https://calendly.com/jaintarun

Рекомендации по вкладу

GenAI Stack процветает в быстро развивающейся среде проектов с открытым исходным кодом. Мы искренне приветствуем вклад в различных сферах, будь то инновационные функции, улучшенная инфраструктура или усовершенствованная документация.

Подробное руководство по процессу внесения вклада можно найти здесь.

Благодарности

• Лангчейн
• ЛамаИндекс
• Плетение
• ChromaDB

и все сообщество OpenSource.