Embedefy propose des outils pour rationaliser le processus d'obtention d'embeddings, améliorant ainsi diverses applications IA avec des modèles open source.
Embedefy propose des outils pour rationaliser le processus d'obtention d'embeddings, améliorant ainsi diverses applications IA avec des modèles open source.
Embedefy fournit une plateforme pour obtenir facilement des embeddings, permettant aux utilisateurs d'améliorer les applications IA. Les modèles sont open source et peuvent être utilisés pour des tâches telles que la recherche sémantique et la détection d'anomalies. En intégrant ces embeddings directement dans les applications, les utilisateurs peuvent améliorer la précision et l'efficacité de leurs modèles IA.
Qui va utiliser Embedefy ?
Data Scientists
Développeurs IA
Chercheurs
Ingénieurs Logiciel
Ingénieurs en Apprentissage Automatique
Comment utiliser Embedefy ?
Étape 1 : Inscrivez-vous sur Embedefy.
Étape 2 : Choisissez le modèle d'embedding dont vous avez besoin.
Étape 3 : Utilisez l'API d'Embeddings pour récupérer les embeddings.
Étape 4 : Intégrez les embeddings dans votre application.
Étape 5 : Surveillez et ajustez si nécessaire.
Plateforme
web
Caractéristiques et Avantages Clés de Embedefy
Les fonctionnalités principales
Modèles open source
API d'Embeddings
Recherche sémantique
Détection d'anomalies
Les avantages
Facilité d'utilisation
Améliore les applications IA
Intégration flexible
Précision améliorée
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Embedefy
Recherche sémantique
Détection d'anomalies
Génération augmentée par récupération (RAG)
Ajustement fin des modèles IA
FAQs sur Embedefy
Qu'est-ce qu'Embedefy ?
Quelles plateformes supporte Embedefy ?
Les modèles sont-ils open source ?
Comment puis-je intégrer les embeddings Embedefy dans mon application ?
Quels sont les principaux cas d'utilisation d'Embedefy ?
Embedefy offre-t-il un support client ?
Puis-je utiliser Embedefy pour des projets commerciaux ?
Y a-t-il une limite d'utilisation pour générer des embeddings ?
GoLC est un cadre de chaînes LLM basé sur Go, permettant la création de modèles de requêtes, la récupération, la mémoire et les flux de travail d'agents utilisant des outils.