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Innovations en outils 평가 지표

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평가 지표

  • Advanced RAG

    Le pipeline avancé Retrieval-Augmented Generation (RAG) intègre des magasins de vecteurs personnalisables, des LLM et des connecteurs de données pour fournir des QA précises sur du contenu spécifique au domaine.
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    Qu'est-ce que Advanced RAG ?
    Au cœur, RAG avancé fournit aux développeurs une architecture modulaire pour implémenter des workflows RAG. Le framework dispose de composants interchangeables pour l’ingestion de documents, les stratégies de segmentation, la génération d’embeddings, la persistance du magasin vectoriel et l’invocation de LLM. Cette modularité permet aux utilisateurs de mélanger et assortir des backends d’embedding (OpenAI, HuggingFace, etc.) et des bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone, Milvus). RAG avancé inclut également des utilitaires de batch, des caches et des scripts d’évaluation pour les mesures de précision/rappel. En abstraisant les modèles RAG courants, il réduit la quantité de code répétitif et accélère l’expérimentation, le rendant idéal pour les chatbots basés sur la connaissance, la recherche d'entreprise et la synthèse dynamique de grands corpus.

  • Advanced_RAG

    Framework Python pour construire des pipelines avancés de génération augmentée par récupération avec des récupérateurs personnalisables et intégration LLM.
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    Qu'est-ce que Advanced_RAG ?
    Advanced_RAG offre un pipeline modulaire pour les tâches de génération augmentée par récupération, comprenant des chargeurs de documents, des constructeurs d'index vectoriels et des gestionnaires de chaînes. Les utilisateurs peuvent configurer différentes bases de données vectorielles (FAISS, Pinecone), personnaliser les stratégies de récupération (recherche par similarité, recherche hybride), et intégrer n'importe quel LLM pour générer des réponses contextuelles. Il prend également en charge des métriques d’évaluation et la journalisation pour le tuning des performances, et est conçu pour la scalabilité et la extensibilité en environnement de production.

  • MARFT

    MARFT est une boîte à outils open-source d'affinement par apprentissage par renforcement multi-agent pour les flux de travail IA collaboratifs et l'optimisation de modèles linguistiques.
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    Qu'est-ce que MARFT ?
    MARFT est un LLM basé sur Python, permettant des expériences reproductibles et la prototypage rapide de systèmes IA collaboratifs.

  • Non finito

    Évaluez facilement et partagez des idées sur les modèles multimodaux.
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    Qu'est-ce que Non finito ?
    Nonfinito.xyz est une plateforme conçue pour faciliter la comparaison et l'évaluation des modèles multimodaux. Elle offre aux utilisateurs des outils complets pour exécuter et partager des évaluations, allant au-delà des modèles linguistiques traditionnels (LLMs) pour inclure divers modèles multimodaux. Cela aide à obtenir des insights plus profonds et à améliorer les performances en tirant parti d'un large éventail de paramètres et de métriques. Nonfinito vise à rationaliser le processus d'évaluation et à le rendre accessible aux chercheurs, développeurs et data scientists souhaitant optimiser leurs modèles.
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