create-tsi是一个由德国电信开发的生成式AI RAG工具包,可以通过低代码方式快速生成基于LlamaIndex的AI应用。本文介绍了create-tsi的主要功能、使用方法和相关资源,帮助开发者快速上手这个强大的AI应用开发工具。
rag-demystified是一个从零开始构建的基于大语言模型的高级检索增强生成(RAG)管道。本文汇总了该项目的相关学习资料,帮助读者快速了解和使用这个RAG示例项目。
RAGapp是一个开源的企业级智能RAG(检索增强生成)应用构建工具,可以轻松构建和部署基于大语言模型的智能问答系统。本文汇总了RAGapp的相关学习资源,帮助开发者快速上手使用。
LLM Ops Cohort 1 是一个专注于大型语言模型操作的实践课程,旨在帮助学习者掌握最新的LLM技术和框架,构建复杂的LLM应用。本文将深入介绍该课程的内容、特点及其对AI工程师的重要意义。
Code Indexer Loop是一个强大的Python库,专为高效索引和检索源代码而设计。它集成了多种先进技术,可以持续更新索引,为开发者提供快速、准确的代码搜索体验。
本文介绍了如何使用Modal和LlamaIndex对Llama 2模型进行微调,以提升其文本到SQL的转换能力。通过详细的步骤说明,读者可以轻松地复现这一过程,并将其应用于自己的结构化数据分析任务中。
LlamaBot是一个为大语言模型(LLMs)提供Pythonic接口的开源项目。它提供了简单易用的API,可以快速构建基于LLM的应用程序,包括聊天机器人、问答系统等。LlamaBot的设计理念是提供模块化和可扩展的组件,让开发者能够轻松地利用LLM的强大能力。
LlamaHub是一个强大的开源工具库,为大型语言模型提供了丰富的数据加载器、工具和数据集,极大地简化了LLM与各种知识源的连接过程。
本文介绍了一种通过微调嵌入模型来改善检索增强生成(RAG)系统性能的方法。该方法使用合成数据集对开源嵌入模型进行微调,无需人工标注数据即可显著提升检索准确性。
create_llama_projects是一个由LlamaIndex开发的强大工具,可以快速生成各种基于LlamaIndex的AI应用项目。它提供了多种项目模板和灵活的配置选项,使开发者能够轻松创建从简单的聊天机器人到复杂的多模态AI应用等各种项目。
LlamaParse是LlamaIndex开发的一款强大的文档解析API,旨在高效解析和表示复杂文档,以实现最佳的检索增强生成(RAG)。它可以轻松处理包含表格、图像等嵌入对象的PDF等复杂文档,为RAG应用提供结构化数据。
Create-llama 是一款便捷的命令行 工具,可帮助开发者快速搭建基于 LlamaIndex 的应用程序。本文将深入介绍 Create-llama 的特性、使用方法以及它如何简化 LlamaIndex 应用的开发流程。
本文详细介绍了LlamaIndex入门课程,这是一个强大的开源框架,用于开发在私有数据上训练ChatGPT的应用程序。文章讲解了课程结构、先决条件、贡献方式等内容,为AI应用开发者提供了全面的学习指南。
Create-TSI是一个由德国电信开发的开源工具包,旨在简化AI应用程序的创建过程。它利用LlamaIndex构建RAG(检索增强生成)系统,让开发者能够快速生成聊天机器人、写作助手等AI应用。
本文深入剖析了检索增强生成(RAG)技术的工作原理,探讨了RAG如何通过结合外部知识来增强大型语言模型的能力,并详细介绍了RAG管道的各个组成部分及其实现方式。文章还分析了RAG技术面临的挑战,为读者全面呈现了RAG的优势与局限性。
RAGapp是一个基于LlamaIndex构建的开源项目,旨在为企业提供简单易用的检索增强生成(RAG)应用部署方案。它具有类似OpenAI自定义GPT的简单配置,但可以部署在企业自有的云基础设施上,为企业级AI应用提供了便捷的解决方案。
RAGapp是一个开源项目,旨在为企业提供简单易用的检索增强生成(RAG)应用解决方案。它结合了OpenAI自定义GPT的简单配置和Docker的部署便利性,使企业能够快速构建和部署自己的RAG应用。
RAGapp是一款基于Docker的开源工具,旨在帮助企业快速部署和使用智能RAG(检索增强生成)应用。它提供了简单的配置界面,支持本地和云端AI模型,并可轻松部署到各种云基础设施中。
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