Nhu cầu nhân quần:
"DB-GPT chủ yếu diện hướng hi vọng lợi dụng AI kỹ thuật giản hóa sổ cư khố giao hỗ hòa sổ cư phân tích đích xí nghiệp khai phát giả hòa sổ cư khoa học gia. Tha đặc biệt thích hợp nhu yếu cấu kiến định chế hóa ứng dụng trình tự, ưu hóa sổ cư khố tra tuân hòa đề cao sổ cư khu động quyết sách hiệu suất đích chuyên nghiệp nhân sĩ."
Sử dụng tràng cảnh kỳ lệ:
Xí nghiệp lợi dụng DB-GPT cấu kiến định chế hóa đích sổ cư phân tích hòa báo cáo sinh thành ứng dụng.
Khai phát giả sử dụng DB-GPT đích Text2SQL công năng ưu hóa sổ cư khố tra tuân lưu trình.
Sổ cư khoa học gia thông quá DB-GPT đích vi điều khuông giá tại đặc định lĩnh vực nội đề thăng mô hình đích chuẩn xác tính.
Sản phẩm đặc sắc:
RAG( kiểm tác tăng cường sinh thành ) khuông giá, chi trì cấu kiến cơ vu tri thức đích ứng dụng trình tự.
GBI( sinh thành tính thương nghiệp trí năng ), đề cung xí nghiệp báo cáo phân tích hòa nghiệp vụ động sát đích cơ sở sổ cư trí năng kỹ thuật.
Hoàn chỉnh đích vi điều khuông giá, chi trì xí nghiệp tại thùy trực hòa tế phân lĩnh vực thật hiện mô hình vi điều.
Sổ cư khu động đích tự diễn hóa đa đại lý khuông giá, cơ vu sổ cư trì tục tố xuất quyết sách hòa chấp hành.
Sổ cư công hán, chuyên chú vu thanh tẩy hòa xử lý đại hình mô hình thời đại đích khả tín tri thức hòa sổ cư.
Chi trì đa chủng sổ cư nguyên đích tập thành, vô phùng liên tiếp sinh sản nghiệp vụ sổ cư đáo DB-GPT đích hạch tâm năng lực.
Sử dụng giáo trình:
1. Phóng vấn DB-GPT đích GitHub hiệt diện tịnh khắc long hoặc hạ tái hạng mục đại mã.
2. Duyệt độc văn đương liễu giải khuông giá đích giá cấu hòa hạch tâm năng lực.
3. Căn cư nhu cầu tuyển trạch hợp thích đích mô hình hòa sổ cư nguyên tiến hành tập thành.
4. Lợi dụng AWEL định nghĩa công tác lưu hòa đại lý (agent) dĩ tự động hóa sổ cư xử lý hòa phân tích.
5. Thông quá vi điều khuông giá đối tuyển định đích mô hình tiến hành huấn luyện hòa ưu hóa.
6. Bộ thự hòa trắc thí khai phát đích ứng dụng, xác bảo kỳ mãn túc nghiệp vụ nhu cầu.
7. Căn cư phản quỹ tiến hành điệt đại khai phát, bất đoạn đề thăng ứng dụng tính năng.
Lưu lãm lượng:41
Tối tân lưu lượng tình huống
Nguyệt phóng vấn lượng
4.89m
Bình quân phóng vấn thời trường
00:06:37
Mỗi thứ phóng vấn hiệt sổ
5.70
Khiêu xuất suất
37.28%
Lưu lượng lai nguyên
Trực tiếp phóng vấn
52.59%
Tự nhiên sưu tác
32.74%
Bưu kiện
0.05%
Ngoại liên dẫn tiến
12.33%
Xã giao môi thể
2.17%
Triển kỳ quảng cáo
0
Tiệt chỉ mục tiền sở hữu lưu lượng xu thế đồ
Địa lý lưu lượng phân bố tình huống
Trung quốc
12.61%
Đức quốc
3.57%
Ấn độ
9.68%
Nga la tư
4.81%
Mỹ quốc
18.94%
AI nguyên sinh sổ cư ứng dụng khai phát khuông giá
DB-GPT thị nhất cá khai nguyên đích AI nguyên sinh sổ cư ứng dụng khai phát khuông giá, lợi dụng AWEL(Agentic Workflow Expression Language) hòa đại lý (agent) kỹ thuật, giản hóa liễu đại hình mô hình ứng dụng dữ sổ cư đích kết hợp. Tha thông quá đa mô hình quản lý, Text2SQL hiệu quả ưu hóa, RAG khuông giá ưu hóa, đa đại lý khuông giá hiệp tác đẳng kỹ thuật năng lực, sử xí nghiệp hòa khai phát giả năng cú dĩ canh thiếu đích đại mã cấu kiến định chế hóa ứng dụng. DB-GPT tại sổ cư 3.0 thời đại, cơ vu mô hình hòa sổ cư khố, vi cấu kiến xí nghiệp cấp báo cáo phân tích hòa nghiệp vụ động sát đề cung liễu cơ sở sổ cư trí năng kỹ thuật.
Nhất trạm thức sổ cư xử lý hệ thống, vi đại hình ngữ ngôn mô hình đề cung cao chất lượng sổ cư.
Data-Juicer thị nhất cá nhất trạm thức đích đa mô thái sổ cư xử lý hệ thống, chỉ tại vi đại hình ngữ ngôn mô hình (LLMs) đề cung canh cao chất lượng, canh phong phú, canh dịch tiêu hóa đích sổ cư. Tha đề cung liễu nhất cá hệ thống hóa hòa khả phục dụng đích sổ cư xử lý khố, chi trì sổ cư dữ mô hình đích hiệp đồng khai phát, thông quá sa hạp thật nghiệm thất thật hiện khoái tốc điệt đại, tịnh đề cung cơ vu sổ cư hòa mô hình đích phản quỹ tuần hoàn, khả thị hóa hòa đa duy độ tự động bình cổ đẳng công năng, bang trợ dụng hộ canh hảo địa lý giải hòa cải tiến tha môn đích sổ cư hòa mô hình. Data-Juicer chính tại tích cực canh tân hòa duy hộ, định kỳ tăng cường hòa thiêm gia canh đa công năng, sổ cư phối phương hòa sổ cư tập.
Thông quá GPT đẳng đại hình ngữ ngôn mô hình dữ nhĩ đích văn đương đối thoại
IncarnaMind thị nhất cá khai nguyên hạng mục, chỉ tại thông quá đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ) như GPT, Claude hòa bổn địa khai nguyên LLMs, thật hiện dữ cá nhân văn đương ( PDF, TXT ) đích giao hỗ đối thoại. Cai hạng mục lợi dụng hoạt động song khẩu phân khối cơ chế hòa tập thành kiểm tác khí, đề cao tra tuân hiệu suất, tăng cường LLMs đích chuẩn xác tính. Tha chi trì đa văn đương đối thoại vấn đáp, đột phá liễu đan văn đương hạn chế, tịnh kiêm dung đa chủng văn kiện cách thức hòa LLM mô hình.
Đê đại mã cấu kiến đa Agent đại mô hình ứng dụng đích khai phát công cụ
LazyLLM thị nhất cá trí lực vu giản hóa nhân công trí năng ứng dụng cấu kiến lưu trình đích khai phát công cụ, tha thông quá đề cung đê đại mã đích giải quyết phương án, sử đắc khai phát giả tức sử bất liễu giải đại mô hình dã năng khinh tùng tổ trang bao hàm đa cá Agent đích AI ứng dụng. LazyLLM chi trì nhất kiện bộ thự sở hữu mô khối, khóa bình đài kiêm dung, tự động tiến hành võng cách sưu tác tham sổ ưu hóa, dĩ cập cao hiệu đích mô hình vi điều, tòng nhi đề thăng ứng dụng hiệu quả.
A tool for integrating private data with AI large language models.
Dabarqus thị nhất cá Retrieval Augmented Generation ( RAG ) khuông giá, tha duẫn hứa dụng hộ tương tư hữu sổ cư thật thời đề cung cấp đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ). Giá cá công cụ thông quá đề cung REST API, SDKs hòa CLI công cụ, sử đắc dụng hộ năng cú khinh tùng địa tương các chủng sổ cư nguyên ( như PDF, điện tử bưu kiện hòa nguyên thủy sổ cư ) tồn trữ đáo ngữ nghĩa tác dẫn trung, xưng vi “Ký ức khố”. Dabarqus chi trì LLM phong cách đích đề kỳ, sử dụng hộ năng cú dĩ giản đan đích phương thức dữ ký ức khố tiến hành giao hỗ, nhi vô nhu cấu kiến đặc thù đích tra tuân hoặc học tập tân đích tra tuân ngữ ngôn. Thử ngoại, Dabarqus hoàn chi trì đa ngữ nghĩa tác dẫn ( ký ức khố ) đích sang kiến hòa sử dụng, sử đắc sổ cư khả dĩ căn cư chủ đề, loại biệt hoặc kỳ tha phân tổ phương thức tiến hành tổ chức. Dabarqus đích sản phẩm bối cảnh tín tức hiển kỳ, tha chỉ tại giản hóa tư hữu sổ cư dữ AI ngữ ngôn mô hình đích tập thành quá trình, đề cao sổ cư kiểm tác đích hiệu suất hòa chuẩn xác tính.
Nhất cá khả dĩ bổn địa dữ đa cá PDF văn kiện tiến hành đối thoại đích liêu thiên cơ khí nhân.
rag-chatbot thị nhất cá cơ vu nhân công trí năng kỹ thuật đích liêu thiên cơ khí nhân mô hình, tha năng cú nhượng dụng hộ thông quá tự nhiên ngữ ngôn dữ đa cá PDF văn kiện tiến hành giao hỗ. Cai mô hình sử dụng liễu tối tân đích cơ khí học tập kỹ thuật, như Huggingface hòa Ollama, lai thật hiện đối PDF nội dung đích lý giải hòa hồi đáp sinh thành. Tha đích trọng yếu tính tại vu năng cú xử lý đại lượng văn đương tín tức, vi dụng hộ đề cung khoái tốc, chuẩn xác đích vấn đáp phục vụ. Sản phẩm bối cảnh tín tức biểu minh, giá thị nhất cá khai nguyên hạng mục, chỉ tại thông quá kỹ thuật sang tân đề thăng văn đương xử lý đích hiệu suất. Mục tiền cai hạng mục thị miễn phí đích, chủ yếu diện hướng khai phát giả hòa kỹ thuật ái hảo giả.
Chung đoan trung đích cá nhân AI trợ thủ, cụ bị bổn địa công cụ.
gptme thị nhất cá vận hành tại chung đoan đích cá nhân AI trợ thủ, tha trang bị liễu bổn địa công cụ, khả dĩ biên tả đại mã, sử dụng chung đoan, lưu lãm võng hiệt, thị giác thức biệt đẳng. Tha thị nhất cá bất thụ nhuyễn kiện, hỗ liên võng phóng vấn, siêu thời hoặc ẩn tư vấn đề hạn chế đích ChatGPT “Đại mã giải thích khí” đích bổn địa thế đại phương án.
Vô nhu biên mã tức khả cấu kiến sinh sản tựu tự đích LLM ứng dụng trình tự
Epsilla thị nhất cá vô nhu biên mã đích RAG tức phục vụ (RAG-as-a-Service) bình đài, tha duẫn hứa dụng hộ cơ vu tư hữu hoặc công cộng sổ cư cấu kiến sinh sản tựu tự đích đại hình ngữ ngôn mô hình (Large Language Model, LLM) ứng dụng trình tự. Cai bình đài đề cung liễu nhất trạm thức phục vụ, bao quát sổ cư quản lý, RAG công cụ, CI/CD phong cách đích bình cổ dĩ cập xí nghiệp cấp an toàn thố thi, chỉ tại hàng đê tổng ủng hữu thành bổn (TCO), đề cao tra tuân tốc độ hòa thôn thổ lượng, đồng thời xác bảo tín tức đích thời hiệu tính hòa an toàn tính.
Cách mệnh tính đích kiểm tác tăng cường sinh thành hệ thống kỹ thuật tập hợp.
RAG_Techniques thị nhất cá chuyên chú vu kiểm tác tăng cường sinh thành (Retrieval-Augmented Generation, RAG) hệ thống đích kỹ thuật tập hợp, chỉ tại đề thăng hệ thống đích chuẩn xác tính, hiệu suất hòa thượng hạ văn phong phú tính. Tha đề cung liễu nhất cá tiền duyên kỹ thuật đích trung tâm, thông quá xã khu cống hiến hòa hiệp tác hoàn cảnh, thôi động RAG kỹ thuật đích phát triển hòa sang tân.
AI đại lý công cụ tập, phú năng phục tạp nhậm vụ xử lý.
Composio thị nhất cá vi AI đại lý đề cung cao chất lượng công cụ hòa tập thành đích bình đài, tha giản hóa liễu đại lý đích nhận chứng, chuẩn xác tính hòa khả kháo tính vấn đề, sử đắc khai phát giả năng cú thông quá nhất hành đại mã tập thành đa chủng công cụ hòa khuông giá. Tha chi trì 100 đa chủng công cụ, phúc cái liễu GitHub, Notion, Linear đẳng 90 đa cá bình đài, đề cung liễu bao quát nhuyễn kiện thao tác, thao tác hệ thống giao hỗ, lưu lãm khí công năng, sưu tác, nhuyễn kiện khai phát hoàn cảnh ( SWE ) dĩ cập tức tịch đại lý sổ cư ( RAG ) đẳng đa chủng công năng. Composio hoàn chi trì lục chủng bất đồng đích nhận chứng hiệp nghị, năng cú hiển trứ đề cao đại lý điều dụng công cụ đích chuẩn xác tính. Thử ngoại, Composio khả dĩ tác vi hậu đoan phục vụ khảm nhập đáo ứng dụng trình tự trung, vi sở hữu dụng hộ hòa đại lý quản lý nhận chứng hòa tập thành, bảo trì nhất trí đích thể nghiệm.
Cấu kiến đại hình ngữ ngôn mô hình chi trì đích đa trí năng thể ứng dụng.
AgentScope thị nhất cá sang tân đích đa trí năng thể bình đài, chỉ tại phú năng khai phát giả sử dụng đại quy mô mô hình cấu kiến đa trí năng thể ứng dụng. Tha cụ hữu dịch vu sử dụng, cao lỗ bổng tính hòa cơ vu Actor đích phân bố thức đặc tính, chi trì tự định nghĩa dung thác khống chế hòa trọng thí cơ chế, dĩ tăng cường ứng dụng ổn định tính.
AI khu động đích tương sách, tự động sinh thành đồ tượng nguyên sổ cư tịnh dữ chi đối thoại.
Album AI thị nhất cá thật nghiệm tính hạng mục, tha sử dụng gpt-4o-mini tác vi thị giác mô hình, tự động thức biệt tương sách trung đồ tượng văn kiện đích nguyên sổ cư, tịnh lợi dụng RAG kỹ thuật thật hiện dữ tương sách đích đối thoại. Tha kí khả dĩ tác vi truyện thống tương sách sử dụng, dã khả dĩ tác vi đồ tượng tri thức khố, phụ trợ đại hình ngữ ngôn mô hình tiến hành nội dung sinh thành.
Chưởng ác RAG kỹ thuật, đề thăng AI sinh thành nội dung đích chuẩn xác tính hòa tương quan tính.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) thị nhất chủng tiền duyên kỹ thuật, thông quá chỉnh hợp ngoại bộ tri thức nguyên lai tăng cường sinh thành mô hình đích năng lực, đề cao sinh thành nội dung đích chất lượng hòa khả kháo tính. LangChain thị nhất cá cường đại đích khuông giá, chuyên vi cấu kiến hòa bộ thự ổn kiện đích ngữ ngôn mô hình ứng dụng nhi thiết kế. Bổn giáo trình hệ liệt tương đề cung toàn diện đích, phân bộ sậu đích chỉ nam, bang trợ nâm sử dụng LangChain thật hiện RAG, tòng cơ sở RAG lưu trình đích giới thiệu khai thủy, trục bộ thâm nhập đáo tra tuân chuyển hoán, văn đương khảm nhập, lộ do cơ chế, tra tuân cấu kiến, tác dẫn sách lược, kiểm tác kỹ thuật dĩ cập sinh thành giai đoạn, tối chung tương sở hữu khái niệm chỉnh hợp đáo nhất cá thật tế tràng cảnh trung, triển kỳ RAG đích cường đại hòa linh hoạt tính.
RAG-based LLM agents đích Elo bài danh công cụ
RAGElo thị nhất cá công cụ tập, sử dụng Elo bình phân hệ thống bang trợ tuyển trạch tối giai đích cơ vu kiểm tác tăng cường sinh thành ( RAG ) đích đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLM ) đại lý. Tùy trứ sinh thành tính LLM tại sinh sản trung đích nguyên hình thiết kế hòa chỉnh hợp biến đắc canh gia dung dịch, bình cổ nhưng nhiên thị giải quyết phương án trung tối cụ hữu thiêu chiến tính đích bộ phân. RAGElo thông quá bỉ giác bất đồng RAG quản đạo hòa đề kỳ đối đa cá vấn đề đích đáp án, kế toán bất đồng thiết trí đích bài danh, đề cung liễu nhất cá lương hảo đích khái lãm, liễu giải na ta thiết trí hữu hiệu, na ta vô hiệu.
Nhất cá khai phóng bình đài, dụng vu nhật thường sử dụng đích ngữ ngôn đại lý.
OpenAgents thị nhất cá khai phóng bình đài, chỉ tại sử dụng hộ hòa khai phát giả năng cú tại nhật thường sinh hoạt trung sử dụng hòa thác quản ngữ ngôn đại lý. Cai bình đài dĩ kinh thật hiện liễu tam chủng đại lý: Sổ cư phân tích đích Data Agent, tập thành 200+ nhật thường công cụ đích Plugins Agent hòa tự động võng hiệt lưu lãm đích Web Agent. OpenAgents thông quá ưu hóa đích Web UI sử phổ thông dụng hộ năng cú dữ đại lý công năng tiến hành giao hỗ, đồng thời vi khai phát giả hòa nghiên cứu nhân viên đề cung tại bổn địa thiết trí thượng đích vô phùng bộ thự thể nghiệm, vi sang tân ngữ ngôn đại lý đích cấu kiến hòa hiện thật thế giới bình cổ đề cung liễu cơ sở.
Cơ vu ChatTTS mô hình đích văn bổn đáo ngữ âm chuyển hoán hạng mục
ChatTTS-Forge thị nhất cá vi nhiễu TTS sinh thành mô hình ChatTTS khai phát đích hạng mục, thật hiện liễu API phục vụ khí hòa cơ vu Gradio đích WebUI, năng cú đề cung toàn diện đích API phục vụ, chi trì sinh thành 1000 tự dĩ thượng đích trường văn bổn, bảo trì nhất trí tính, tịnh thông quá nội trí 32 chủng bất đồng phong cách tiến hành phong cách quản lý.
Dụng vu vi điều Meta Llama mô hình đích khố hòa kỳ lệ cước bổn tập hợp
llama-recipes thị Meta Llama mô hình đích phối sáo thương khố, chỉ tại đề cung nhất cá khả khoách triển đích khố, dụng vu vi điều Meta Llama mô hình, tịnh đề cung nhất ta kỳ lệ cước bổn hòa bút ký bổn, dĩ tiện khoái tốc khai thủy sử dụng mô hình tại các chủng dụng lệ trung, bao quát lĩnh vực thích ứng đích vi điều hòa cấu kiến cơ vu LLM đích ứng dụng trình tự.
Đê đại mã sinh thành AI ứng dụng trình tự đích sinh thành tính AI RAG công cụ bao.
create-tsi thị nhất cá sinh thành tính AI RAG ( Retrieval-Augmented Generation ) công cụ bao, dụng vu đê đại mã sinh thành AI ứng dụng trình tự. Tha lợi dụng LlamaIndex hòa T-Systems tại Open Telekom Cloud thượng thác quản đích đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ), giản hóa liễu AI ứng dụng trình tự đích sang kiến quá trình, sử kỳ biến đắc khoái tiệp, linh hoạt. Dụng hộ khả dĩ sử dụng create-tsi sinh thành liêu thiên cơ khí nhân, biên tả đại lý tịnh châm đối đặc định dụng lệ tiến hành định chế.
Cơ vu AI đích Python võng lạc ba trùng khố, tự động hóa đề thủ võng hiệt tín tức.
ScrapeGraphAI thị nhất cá sử dụng LLM ( đại hình ngữ ngôn mô hình ) hòa trực tiếp đồ la tập lai vi võng trạm, văn đương hòa XML văn kiện sang kiến trảo thủ quản đạo đích Python võng lạc ba trùng khố. Dụng hộ chỉ nhu chỉ định tưởng yếu đề thủ đích tín tức, khố tựu hội tự động hoàn thành giá hạng công tác. Cai khố đích chủ yếu ưu điểm tại vu giản hóa liễu võng lạc sổ cư trảo thủ đích quá trình, đề cao liễu sổ cư đề thủ đích hiệu suất hòa chuẩn xác tính. Tha thích dụng vu sổ cư tham tác hòa nghiên cứu mục đích, đãn bất ứng bị lạm dụng.
Cơ vu LLM đại ngữ ngôn mô hình đích tri thức khố vấn đáp hệ thống.
MaxKB thị nhất khoản cơ vu LLM đại ngữ ngôn mô hình đích tri thức khố vấn đáp hệ thống, chỉ tại thành vi xí nghiệp đích tối cường đại não. Chi trì văn đương thượng truyện, tự động ba thủ tại tuyến văn đương, trí năng vấn đáp giao hỗ thể nghiệm hảo. Chi trì khoái tốc khảm nhập đáo đệ tam phương nghiệp vụ hệ thống. Kỹ thuật sạn bao quát Vue.js, Python/Django, Langchain, PostgreSQL/pgvector.
Liêu thiên dữ văn kiện thượng truyện trợ thủ
ChatGPT Sidebar & GPT-4 Vision Image & Gemini thị nhất cá trí năng AI trợ thủ, khả bang trợ nâm tại lưu lãm khí đích mỗi cá tiêu thiêm trung sử dụng ChatGPT-3.5 hòa GPT-4, tịnh khinh tùng dữ PDF hoặc nhậm hà kỳ tha văn kiện tiến hành liêu thiên. Tha hoàn cụ hữu văn kiện thượng truyện công năng, phương tiện nâm phân tích trường văn đương, đề vấn, dĩ cập lợi dụng GPT 3.5 hòa 4 đích cường đại công năng. Nâm hoàn khả dĩ sử dụng GPT-4 Vision phân tích đồ biểu, đồ phiến đẳng. Nâm bất tái thụ hạn vu GPT đích tiệt chỉ nhật kỳ, khả dĩ sử dụng Web Access công năng phóng vấn thật thời sổ cư.
GPT an toàn nhận chứng dữ giam khống giải quyết phương án
GPT Auth thị nhất cá an toàn đích GPT nhận chứng hòa giam khống bình đài. Tha khả dĩ nhượng GPT khai phát giả giản đan khoái tốc địa vi tự kỷ đích GPT mô hình thiêm gia dụng hộ nhận chứng hệ thống, thật thời giam khống dụng hộ tra tuân, tòng nhi bảo hộ GPT bất bị phi pháp phóng vấn. Cai bình đài đề cung giản đan dịch dụng đích vô đại mã giải quyết phương án, sử sở hữu tằng thứ đích khai phát giả đô năng khinh tùng thiết trí cường đại đích an toàn nhận chứng.
Liên tiếp sổ cư khố, huấn luyện GPT, thật thời đối thoại
DataLang thị nhất khoản liên tiếp sổ cư khố tịnh lợi dụng GPT tiến hành thật thời đối thoại đích công cụ. Dụng hộ khả dĩ thông quá thiết trí sổ cư thị đồ ( như SQL cước bổn ), phối trí GPT trợ thủ, phát bố định chế đích GPT đáo ChatGPT thương điếm, tịnh dữ dụng hộ, viên công hoặc khách hộ phân hưởng. Dụng hộ hoàn khả dĩ lợi dụng DataLang tương SQL thị đồ tự động chuyển hoán vi API, dĩ cập sang kiến định chế đích GPT trợ thủ dữ sổ cư khố tiến hành đối thoại. Cai sản phẩm giản hóa liễu sổ cư phân tích lưu trình, dụng hộ chỉ nhu tiến hành giản đan đích sổ cư khố phối trí, sổ cư thị đồ thiêm gia, GPT trợ thủ tuyển trạch hòa định chế GPT sang kiến tức khả thật hiện thật thời sổ cư giao hỗ.
CrewAI thông quá LangChain đả tạo AI đại lý đoàn đội
CrewAI thị nhất cá diện hướng khai phát giả đích khai nguyên khố, khả dĩ bang trợ nhĩ đả tạo hòa hiệp điều AI đại lý đoàn đội, dụng dĩ giải quyết phục tạp nhậm vụ. Tha cơ vu LangChain cấu kiến, khả dĩ vô phùng tập thành các loại AI công cụ lai phú năng nhĩ đích đại lý, nhượng tha môn hoàn thành đặc định đích công tác mục tiêu. Nhĩ khả dĩ tượng đáp tích mộc nhất dạng tổ hợp bất đồng đích đại lý, nhậm vụ hòa công cụ, đả tạo xuất thích hợp tự kỷ nhu cầu đích AI đại lý hệ thống.
Giản hóa LLM hòa RAG mô hình thâu xuất bình cổ, đề cung đối định tính chỉ tiêu đích động sát
Algomax giản hóa LLM hòa RAG mô hình đích bình cổ, ưu hóa đề kỳ khai phát, tịnh thông quá trực quan đích nghi biểu bản đề cung đối định tính chỉ tiêu đích độc đặc động sát. Ngã môn đích bình cổ dẫn kình tinh xác bình cổ LLM, tịnh thông quá quảng phiếm trắc thí xác bảo khả kháo tính. Bình đài đề cung liễu toàn diện đích định tính hòa định lượng chỉ tiêu, bang trợ nâm canh hảo địa lý giải mô hình đích hành vi, tịnh đề cung cụ thể đích cải tiến kiến nghị. Algomax đích dụng đồ quảng phiếm, thích dụng vu các cá hành nghiệp hòa lĩnh vực.
LLM khu động đích chủ đại lý khuông giá
Agent M thị nhất cá cường đại đích đại hình ngữ ngôn mô hình hoặc ChatGPT khu động đích chủ đại lý khai phát khuông giá, khả nhượng nâm sang kiến đa cá cơ vu LLM đích đại lý. Agent Mbetween đa cá chấp hành các chủng nhậm vụ đích đại lý chi gian tiến hành biên bài, lệ như cơ vu tự nhiên ngữ ngôn đích API điều dụng, liên tiếp đáo nâm đích sổ cư tịnh bang trợ tự động hóa phục tạp đích đối thoại.
Khảm nhập AI đích ảnh tử bình đài
Humanloop thị nhất cá dụng vu cấu kiến hòa giam khống dĩ đại ngữ ngôn mô hình vi cơ sở đích sinh sản cấp ứng dụng đích hiệp tác bình đài. Tha đề cung liễu nhất sáo hoàn chỉnh đích công cụ tập, khả dĩ bang trợ khai phát giả canh khoái tốc địa tương AI tòng nguyên hình khai phát đáo sinh sản hoàn cảnh, đồng thời bảo chứng hệ thống đích khả kháo tính. Chủ yếu công năng bao quát: Đề kỳ công trình, khả dĩ điệt đại hòa bản bổn hóa đề kỳ, đề cao mệnh trung suất; mô hình quản lý, chi trì các chủng mô hình tịnh tiến hành cân tung; nội dung bình cổ, thu tập phản quỹ tịnh tiến hành định lượng phân tích; dĩ cập hợp tác bình đài, nhượng phi kỹ thuật nhân viên dã khả dĩ tham dữ đáo AI ứng dụng khai phát trung. Điển hình ứng dụng tràng cảnh hữu cấu kiến liêu thiên cơ khí nhân, tự động hóa khách hộ chi trì dĩ cập sinh thành doanh tiêu nội dung đẳng. Humanloop dĩ kinh thụ đáo liễu thành thiên thượng vạn khai phát giả đích thanh lãi, bị đa gia tri danh xí nghiệp sở sử dụng.
Cấu kiến ứng dụng trình tự đích LLM thông quá tổ hợp tính
LangChain thị nhất cá bang trợ khai phát nhân viên cấu kiến ứng dụng trình tự đích khố, thông quá tổ hợp tính tương đại hình ngữ ngôn mô hình ( LLMs ) dữ kỳ tha kế toán hoặc tri thức nguyên kết hợp khởi lai. Tha đề cung liễu các chủng ứng dụng tràng cảnh đích đoan đáo đoan kỳ lệ, bao quát vấn đề hồi đáp, liêu thiên cơ khí nhân hòa đại lý đẳng. LangChain hoàn đề cung liễu đối LLMs đích thông dụng tiếp khẩu, liên thức điều dụng, sổ cư tăng cường sinh thành, ký ức hòa bình cổ đẳng công năng. Định giới tín tức thỉnh phóng vấn quan phương võng trạm.
Cao tinh độ tương đồ phiến hoặc PDF chuyển hoán vi Markdown văn bổn hoặc JSON kết cấu hóa văn đương đích API
pdf-extract-api thị nhất cá sử dụng hiện đại OCR kỹ thuật hòa Ollama chi trì đích mô hình tương nhậm hà văn đương hoặc đồ phiến chuyển hoán vi kết cấu hóa đích JSON hoặc Markdown văn bổn đích API. Tha sử dụng FastAPI cấu kiến, tịnh sử dụng Celery tiến hành dị bộ nhậm vụ xử lý, Redis dụng vu hoãn tồn OCR kết quả. Cai API vô nhu vân hoặc ngoại bộ y lại, sở hữu xử lý đô tại bổn địa khai phát hoặc phục vụ khí hoàn cảnh trung hoàn thành, xác bảo sổ cư an toàn. Tha chi trì PDF đáo Markdown đích cao tinh độ chuyển hoán, bao quát biểu cách sổ cư, sổ tự hoặc sổ học công thức, tịnh thả khả dĩ sử dụng Ollama chi trì đích mô hình tiến hành PDF đáo JSON đích chuyển hoán. Thử ngoại, cai API hoàn chi trì LLM cải tiến OCR kết quả, khứ trừ PDF trung đích cá nhân thân phân tín tức ( PII ), dĩ cập phân bố thức đội liệt xử lý hòa hoãn tồn.
Quốc nội lĩnh tiên đích LLM nhất trạm thức xí nghiệp giải quyết phương án
Chat Nio thị nhất cá quốc nội lĩnh tiên đích LLM ( Large Language Model ) nhất trạm thức xí nghiệp giải quyết phương án, đề cung cường đại đích AI tập thành công cụ, chi trì 35+ chủ lưu AI mô hình, hàm cái văn bổn sinh thành, đồ tượng sang tác, âm tần xử lý hòa thị tần biên tập đẳng lĩnh vực, tịnh chi trì tư hữu hóa bộ thự hòa trung chuyển phục vụ. Tha vi khai phát giả, cá nhân dụng hộ hòa xí nghiệp đề cung định chế hóa đích AI giải quyết phương án, bao quát đãn bất hạn vu đa tô hộ lệnh bài phân phát, kế phí quản lý hệ thống, thâm độ tập thành Midjourney Proxy Plus hội họa công năng, toàn phương vị điều dụng nhật chí ký lục hệ thống đẳng. Chat Nio dĩ kỳ đa công năng tính, linh hoạt tính hòa dịch dụng tính, mãn túc xí nghiệp hòa đoàn đội đích đa dạng hóa nhu cầu, bang trợ tha môn cao hiệu khai phát hòa bộ thự AI ứng dụng.
© 2024 AIbaseBị án hào: Mân ICP bị 08105208 hào -14