万能な向量儲存整合ツール

多様な用途に対応可能な向量儲存整合ツールを利用して、業務の効率化と柔軟性を実現しましょう。

向量儲存整合

  • スケーラブルな検索機能を備えた、テキスト、画像、動画モデルのパフォーマンスを向上させるオープンソースの検索強化ファインチューニングフレームワーク。
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    Trinity-RFTとは?
    Trinity-RFT(検索ファインチューニング)は、検索とファインチューニングのワークフローを組み合わせて、モデルの精度と効率を向上させる統一されたオープンソースフレームワークです。コーパスを準備し、検索インデックスを構築し、取得したコンテキストを直接トレーニングループに組み込むことができます。テキスト、画像、動画のマルチモーダル検索をサポートし、一般的なベクトルストアと統合し、評価指標やデプロイスクリプトも提供します。
    Trinity-RFT コア機能
    • マルチモーダル検索インデックスの構築
    • 検索強化ファインチューニングパイプライン
    • FAISSやその他のベクトルストアとの統合
    • 設定可能なリトリーバーとエンコーダモジュール
    • 組み込みの評価・分析ツール
    • ModelScopeプラットフォーム向けのデプロイスクリプト
    Trinity-RFT 長所と短所

    短所

    現在積極的に開発中であり、安定性や本番適用可能性に制限がある可能性があります。
    かなりの計算資源が必要です(Python >=3.10、CUDA >=12.4、および少なくとも2台のGPU)。
    強化学習フレームワークおよび分散システム管理に慣れていないユーザーにとって、インストールおよびセットアッププロセスが複雑である可能性があります。

    長所

    オンポリシー、オフポリシー、同期、非同期、およびハイブリッドトレーニングを含む、統一された柔軟な強化ファインチューニングモードをサポートします。
    スケーラブルな分散デプロイのためにエクスプローラーとトレーナーを分離したアーキテクチャで設計されています。
    遅延報酬、障害、長い遅延を扱う堅牢なエージェントと環境の相互作用を処理します。
    多様で雑多なデータ向けに最適化された体系的なデータ処理パイプライン。
    ヒューマンインザループトレーニングとHuggingfaceおよびModelScopeの主要なデータセットやモデルとの統合をサポートします。
    オープンソースで積極的な開発と充実したドキュメントがあります。
  • プラグイン拡張性を備えたRESTおよびWebSocket APIを提供するバックエンドフレームワークで、AIエージェントを管理、実行、ストリーミングします。
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    JKStack Agents Serverとは?
    JKStack Agents Serverは、AIエージェントの展開における集中型調整レイヤーとして機能します。名前空間の定義、新しいエージェントの登録、およびカスタムのプロンプト、メモリ設定、ツール構成によるエージェント実行の開始を行うRESTエンドポイントを提供します。リアルタイムのインタラクションには、WebSocketストリーミングをサポートし、基盤となる言語モデルによって生成される部分的な出力を送信します。開発者は、プラグインマネージャーを通じて、カスタムツール、LLMプロバイダ、ベクターストアを統合してコア機能を拡張できます。サーバーはまた、実行履歴、ステータス、およびログを追跡し、観測性とデバッグを可能にします。非同期処理と水平スケーリングのサポートにより、JKStack Agents Serverは本番環境での堅牢なAI駆動のワークフロー展開を簡素化します。
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