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towhee

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非结构化数据处理框架

Towhee通过大型语言模型（LLM）编排，简化非结构化数据处理。支持多模态数据，如文本、图像、音频和视频。整合生成式AI和先进深度学习模型，将原始数据转换为特定格式并高效存储。提供丰富的预构建ETL管道、灵活的LLM编排和高性能后端。Towhee的Pythonic API使构建和优化数据处理管道更加便捷，适合开发者快速原型和生产部署。

TowheeLLM生成式AI深度学习模型多模态数据处理Github开源项目
访问官网GitHub论文文档

Towhee项目介绍

Towhee是一个尖端的框架,旨在通过大型语言模型(LLM)的管道编排来简化非结构化数据的处理。它独特地定位于从各种非结构化数据类型中提取宝贵的洞察,包括长文本、图像、音频和视频文件。通过利用生成式AI和最先进的深度学习模型的能力,Towhee能够将这些未处理的数据转换为特定的格式,如文本、图像或嵌入向量。然后,这些可以被高效地加载到适当的存储系统中,如向量数据库。开发人员可以首先使用用户友好的Python API构建直观的数据处理管道原型,然后针对生产环境进行优化。

多模态能力

Towhee能够处理广泛的数据类型。无论是图像数据、视频剪辑、文本、音频文件,甚至是分子结构,Towhee都可以处理。这种多模态处理能力使其成为处理复杂非结构化数据的理想选择。

LLM管道编排

Towhee提供了灵活性来适应不同的大型语言模型(LLMs)。此外,它允许在本地托管开源大型模型。Towhee还提供了提示管理和知识检索等功能,使与这些LLMs的交互更加高效和有效。

丰富的操作符

Towhee提供了广泛的即用型最先进模型,覆盖了计算机视觉、自然语言处理、多模态、音频和医疗五个领域。拥有超过140个模型,如BERT和CLIP,以及丰富的功能,如视频解码、音频切片、帧采样和降维,它有助于高效构建数据处理管道。

预构建的ETL管道

Towhee提供了针对常见任务的即用型ETL(提取、转换、加载)管道,如检索增强生成、文本图像搜索和视频复制检测。这意味着你不需要成为AI专家就可以构建使用这些功能的应用程序。

高性能后端

利用Triton推理服务器的能力,Towhee可以在CPU和GPU上使用TensorRT、PyTorch和ONNX等平台加速模型服务。此外,你可以使用几行代码将Python管道转换为高性能的Docker容器,实现高效的部署和扩展。

Python风格API

Towhee包含了一个Python风格的方法链式API,用于描述自定义数据处理管道。它还支持模式,使处理非结构化数据像处理表格数据一样简单。

通过这些特性,Towhee为开发人员提供了一个强大而灵活的工具,用于构建和部署复杂的数据处理管道,特别适用于处理非结构化数据和利用大型语言模型的场景。

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