embedbase

embedbase

提供开发AI应用所需的全部工具和API,支持使用VectorDB和多种大模型

Embedbase提供易用的API,支持在无需托管的情况下使用VectorDB和多种大模型(LLM)。其核心功能包括文本生成和语义搜索,适用于推荐引擎、智能合约集成和文档交互。通过NPM安装并使用JavaScript SDK快速开始。访问文档获取教程与最佳实践,或加入Discord社区获取支持。

EmbedbaseAI应用VectorDBLLM语义搜索Github开源项目

项目介绍:Embedbase

什么是 Embedbase?

Embedbase 是一个简单易用的 API,旨在帮助开发者使用 VectorDBs(向量数据库)和大型语言模型(LLMs),而无需自托管这些工具。这一平台为开发以 AI 为基础的应用程序提供了便捷的开发工具,使用户能够轻松集成AI功能。

主要功能

  • 生成文本:通过 .generateText() 方法,可以使用超过 9 种不同的大型语言模型,轻松生成所需的文本内容。
  • 语义搜索:使用 .add() 方法,开发者可以创建语义搜索信息列表,并使用 .search() 方法执行语义查询。从而能够根据语义内容进行精准的信息检索。

安装指南

开发者可以通过 npm 安装 Embedbase 的 JavaScript SDK:

npm i embedbase-js

然后进行以下初始化:

import { createClient } from 'embedbase-js' // 初始化客户端 const embedbase = createClient( 'https://api.embedbase.xyz', '<grab me here https://app.embedbase.xyz/>' ) const question = 'im looking for a nice pant that is comfortable and i can both use for work and for climbing' // 在预定义数据集中搜索信息并返回最相关的数据 const searchResults = await embedbase.dataset('product-ads').search(question) // 将结果转换成字符串,方便在提示中使用 const stringifiedSearchResults = searchResults .map(result => result.data) .join('') const answer = await embedbase .useModel('openai/gpt-3.5-turbo') .generateText(`${stringifiedSearchResults} ${question}`) console.log(answer) // 'I suggest considering harem pants for your needs. Harem pants are known for their ...'

应用实例

  • 推荐引擎:AVA 平台使用 Embedbase 帮助用户查找相关笔记。
  • 智能聊天应用:Solpilot 借助 Embedbase,将智能合约集成实现自动化管理。
  • 文档助手:通过 ChatGPT 驱动的搜索功能,提供用以处理 markdown 文档的强大全文搜索能力。

开始使用 Embedbase

开发者可以通过 Embedbase Cloud 免费注册,快速上手 Embedbase 的各种功能。

文档与支持

用户可以访问 Embedbase 的文档学习中心,获取分步骤教程、操作指南和最佳实践。这些文档由 GPT-4 提供支持,用户可以直接提问并获得解答。此外,也可以在其 Discord 社区中寻求帮助与支持。

参与贡献

欢迎开发者阅读项目的 CONTRIBUTING.md,了解我们的行为准则以及提交拉取请求的流程,与我们一同为 Embedbase 项目的发展贡献力量。

通过 Embedbase,开发者可以轻松地在他们的应用程序中构建出色的 AI 功能,把复杂的 AI 工具转变为简便易用的解决方案。

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