Outils modelos de embeddings simples et intuitifs

Explorez des solutions modelos de embeddings conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

modelos de embeddings

  • LlamaIndex est un cadre open-source qui permet la génération augmentée par récupération en construisant et en interrogeant des index de données personnalisés pour les LLM.
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    Qu'est-ce que LlamaIndex ?
    LlamaIndex est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour combler le fossé entre les grands modèles de langage et les données privées ou spécifiques à un domaine. Elle offre plusieurs types d’index—comme les index vectoriels, arborescents et par mots-clés—ainsi que des adaptateurs pour bases de données, systèmes de fichiers et API web. Le cadre inclut des outils pour découper les documents en nœuds, les intégrer via des modèles d’intégration populaires et effectuer une récupération intelligente pour fournir du contexte à un LLM. Avec la mise en cache intégrée, des schémas de requête et la gestion des nœuds, LlamaIndex facilite la création d’applications augmentant la récupération, permettant des réponses très précises et riches en contexte dans des applications comme les chatbots, les services QA et les pipelines analytiques.
  • Transformez votre chatbot LLM en un contributeur d'équipe compétent.
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    Qu'est-ce que Rhippo ?
    Rhippo révolutionne la manière dont les équipes collaborent avec leurs chatbots LLM. En créant un 'cerveau' qui injecte un contexte pertinent dans vos requêtes et maintient une base de connaissances mise à jour, il garantit que seules les informations importantes sur le projet sont partagées. La configuration est rapide, prenant moins de 10 minutes, et comprend des intégrations avec Slack et Google Drive pour une communication fluide. Rhippo promet des réponses améliorées grâce à des modèles d'incorporation à la pointe de la technologie, garantissant la transparence des données via Google Drive.
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