entaoai
企业数据互动体验优化，集成多模态与高级评估
此项目展示了多种创建类似ChatGPT体验的方法，支持企业自有数据。通过Azure OpenAI服务访问ChatGPT模型，并利用Pinecone、Redis等向量存储或Azure认知搜索实现数据索引与检索。用户可以上传数据进行端到端测试。功能更新包括高效聊天、实时流、问答和管理功能的重构，多模态模式和高级评估技术的初步版本，以及根据最佳实践配置认知搜索类型。丰富的功能和更新确保出色的性能与用户体验。
项目介绍：entaoai
Entaoai 是一个旨在让用户通过自己企业的数据进行类似 ChatGPT 体验的项目。它使用了 Azure OpenAI 服务，以访问 ChatGPT 模型（如 gpt-35-turbo 和 gpt3），并通过各种向量存储（如 Pinecone、Redis 等）或 Azure 认知搜索来进行数据索引和检索。这种解决方案提供了一个端到端的方式，让用户可以上传自己的数据，并进行交流和问答。
项目主要特性
- 与企业数据聊天：结合 ChatGPT 的智能，用户可以通过自然语言与企业数据进行交互，获取所需的问答。
- 多模式数据存储与检索：支持从 Pinecone、Redis 或 Azure 认知搜索中检索数据，确保数据查询的灵活性和准确性。
- 功能优化与拓展：提供了多样的功能模块，例如聊天、问答、上传及管理员功能，并持续进行更新和优化。
- 大量更新与功能扩展：项目自推出以来不断更新，增加了许多新特性，如支持多模态 RAG 模式、高级 RAG 技术，以及新的 Prompt Flow 和评估流程。
- 灵活的配置选项：可以根据需求配置不同的储存和处理方式，确保项目适应各种复杂的企业环境需求。
架构与实现
Entaoai 的体系结构基于 Azure 的强大支持，结合以下核心组件实现：
- Azure 服务整合：利用 Azure OpenAI 和 Azure 认知搜索等服务，提升数据检索和问答的效率。
- 灵活的 API 和内部框架：通过 API 接口和 Prompt Flow 实现，支持多种功能实现和数据流的高效管理。
操作便捷性
项目提供了简单易用的界面和丰富的功能选项，通过 Azure 的一站式平台，企业用户可以更高效地配置和使用该系统。项目支持多种数据格式上传及实验性的实 时语音分析功能。
项目的演变历程
Entaoai 的开发历程中，从初期的 ChatGPT 功能扩展到现在丰富的模块，比如增加对 CSV 数据的智能分析、多模态数据处理、扩展到更多的 LLM 模型等，并结合不同的工具和方案实现不断改进。
贡献与社区合作
Entaoai 项目欢迎各种形式的贡献，如新功能的开发、现有功能的改进或更好的文档撰写。任何贡献都可以通过创建 pull request 来进行，我们将审核并合并。
总结
Entaoai 项目为企业提供了一个能够深入挖掘和利用其自身数据的强大工具，结合大型语言模型的智能，让复杂的数据交互过程变得直观且富有成效。通过不断的更新和功能扩展，Entaoai 正逐步演变为企业智能聊天和数据交互的领先解决方案。
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