Die besten 분석 파이프라인-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 분석 파이프라인-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

분석 파이프라인

  • Ein Open-Source-Framework von KI-Agenten für automatisierten Datenabruf, Wissensgewinnung und dokumentbasierte Fragebeantwortung.
    0
    0
    Was ist Knowledge-Discovery-Agents?
    Knowledge-Discovery-Agents bietet eine modulare Reihe vorgefertigter und anpassbarer KI-Agenten, die strukturierte Einblicke aus PDFs, CSVs, Websites und anderen Quellen extrahieren. Es integriert sich mit LangChain zur Tool-Verwaltung, unterstützt Verkettung von Aufgaben wie Web-A scraping, Einbettungsgenerierung, semantische Suche und Wissensgraphenbildung. Nutzer können Arbeitsabläufe der Agenten definieren, neue Datenlader integrieren und QA-Bots oder Analytik-Pipelines bereitstellen. Mit minimalem Boilerplate-Code beschleunigt es Prototyping, Datenexploration und automatisierte Berichterstellung in Forschung und Unternehmen.
  • LlamaIndex ist ein Open-Source-Framework, das die retrieval-augmentierte Generierung ermöglicht, indem es benutzerdefinierte Datenindizes für LLMs erstellt und abfragt.
    0
    0
    Was ist LlamaIndex?
    LlamaIndex ist eine entwicklerorientierte Python-Bibliothek, die die Kluft zwischen großen Sprachmodellen und privaten oder domänenspezifischen Daten überbrückt. Sie bietet verschiedene Indexarten—wie Vektor-, Baum- und Schlüsselwortindizes—sowie Adapter für Datenbanken, Dateisysteme und Web-APIs. Das Framework beinhaltet Werkzeuge zum Aufteilen von Dokumenten in Knoten, Einbetten dieser Knoten mittels populärer Einbettungsmodelle und intelligentes Retrieval, um Kontext für ein LLM bereitzustellen. Mit eingebautem Caching, Abfrageschemata und Knotverwaltung vereinfacht LlamaIndex den Aufbau retrieval-augmented generierter Anwendungen, die hochpräzise, kontextreiche Antworten liefern, beispielsweise in Chatbots, QA-Diensten und Analytik-Pipelines.
Ausgewählt