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embedditor

embedditor

开源向量搜索优化工具，编辑GPT嵌入

Embedditor是一款开源嵌入预处理编辑器，简便如微软Word，帮助编辑GPT/LLM嵌入，优化向量搜索并显著降低嵌入和存储成本。提高检索内容的关联性和准确性，支持自动化预处理，去除噪音信息和常用词汇。特性包括添加元数据、标记和筛选嵌入部分，提供美观的HTML标记和多种文件格式保存。本地部署，最大化数据控制并降低30%成本。

Embedditor嵌入向量搜索开放源代码GPTGithub开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：Embedditor

Embedditor 是一个开源的嵌入式编辑器，它的作用类似于微软 Word，但专注于处理向量搜索技术。该工具设计目标是帮助用户更加高效地编辑和处理 GPT 或大语言模型(LLM)生成的嵌入，以最大化向量搜索的效果，同时显著降低嵌入和向量存储的成本。

丰富的编辑功能

Embedditor 提供了丰富的编辑界面，支持多种高效的编辑和处理操作，主要包括：

  • 合并和拆分功能：仅需几次点击即可合并或拆分多个数据块。
  • 元数据和令牌编辑：用户可以编辑嵌入的元数据和相关令牌。
  • 剔除不必要内容：可以选择性地将不需要嵌入的单词、句子或部分内容排除。
  • 选择嵌入部分：用户可以选择具体哪些部分需要进行嵌入处理。
  • 添加额外信息：可以为嵌入添加额外信息，如 URL 链接或图片。
  • 美观的 HTML 标记：为 AI 搜索结果生成美观的 HTML 标记。
  • 多种文件格式支持：支持保存预处理后的嵌入文件为 .veml 或 .json 格式。

自动化预处理

Embedditor 具有自动化的预处理能力，常见特性包括：

  • 噪声过滤：自动过滤矢量化过程中大量的噪声，如标点符号或停用词。
  • TF-IDF 算法：移除那些不重要、常用的词语。
  • 令牌标准化：在矢量化之前对嵌入令牌进行标准化处理。

项目的好处

使用 Embedditor，用户可以获得以下好处：

  • 优化内容相关性：优化从向量数据库中检索的内容的相关性。
  • 提高效率和准确性：在 AI 或 LLM 相关应用中提高效率及准确性。
  • 更佳的视觉呈现：搜索结果提供更佳的视觉效果，包括图片和链接等。
  • 成本效益：在嵌入和向量存储上最多可节省 30% 的成本。
  • 数据控制：用户可轻松在本地或专用环境中部署 Embedditor，以实现对数据的全面控制。
  • 兼容多种数据格式：预处理好的嵌入可以保存为 .json 或 .veml 格式以便在 LangChain、Chromat 或任何其他向量数据库中使用。

快速体验

用户可以在 IngestAI 上免费注册并体验 Embedditor。

界面与安装

用户可以通过访问 http://localhost:8080/ 来使用 Embedditor 的控制面板。安装过程包括复制 .env.example 文件，设置 OPENAI_API_KEY，然后运行 PHP 命令进行数据库迁移和存储链接等操作。

Embedditor 旨在为用户提供简化和高效的嵌入编辑体验，是一个为加速向量搜索设计的强大工具。无论你是数据科学家、应用开发者，还是对嵌入技术感兴趣的人员，Embedditor 都是一个值得探讨的项目。

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