GenAI Processors는 Google이 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 생성 AI 애플리케이션의 빠른 개발을 지원합니다. 데이터 수집, 텍스트 조각화, 임베딩 생성, 벡터 검색, 프롬프트 템플릿, LLM 오케스트레이션 등 모듈을 제공하여 개발자가 빠르고 유연하게 RAG 파이프라인을 구성할 수 있도록 합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
GenAI Processors
GenAI Processors는 Google이 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 생성 AI 애플리케이션의 빠른 개발을 지원합니다. 데이터 수집, 텍스트 조각화, 임베딩 생성, 벡터 검색, 프롬프트 템플릿, LLM 오케스트레이션 등 모듈을 제공하여 개발자가 빠르고 유연하게 RAG 파이프라인을 구성할 수 있도록 합니다.
추천
GenAI Processors란?
GenAI Processors는 재사용 가능하고 구성 가능한 프로세서 라이브러리를 제공하여 엔드 투 엔드 생성 AI 워크플로우를 구축합니다. 문서를 수집하고 의미 단위로 나누며 임베딩을 생성, 저장 및 검색하는 것뿐만 아니라 검색 전략을 적용하고 동적으로 프롬프트를 생성하여 대형 언어 모델 호출을 할 수 있습니다. 플러그 앤 플레이 디자인 덕분에 맞춤형 처리 단계 확장, Google Cloud 서비스 또는 외부 벡터 저장소와의 원활한 통합, 질문 답변, 요약, 지식 검색과 같은 복잡한 RAG 파이프라인 오케스트레이션이 용이합니다.
GenAI Processors을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- ML 엔지니어
- 데이터 과학자
- 소프트웨어 아키텍트
- 엔터프라이즈 통합 팀
GenAI Processors 사용 방법은?
- 1단계: `pip install genai-processors` 를 사용하여 라이브러리를 설치하세요.
- 2단계: Python 스크립트에서 `genai_processors`의 핵심 모듈을 임포트하세요.
- 3단계: 소스 문서를 로드하여 분석하는 데이터 수집 프로세서를 정의하세요.
- 4단계: 텍스트 세분화와 벡터 생성을 위한 분할 및 임베딩 프로세서를 구성하세요.
- 5단계: 인덱싱 및 검색을 위한 벡터 저장소 프로세서를 통합하세요.
- 6단계: 동적 질의 수행을 위한 프롬프트 템플릿과 LLM 프로세서를 구축하세요.
- 7단계: `Pipeline` 클래스를 통해 파이프라인을 오케스트레이션하고 데이터를 처리하세요.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
GenAI Processors의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 문서 수집 및 파싱
- 텍스트 분할 및 의미적 세그먼테이션
- 구성 가능한 모델을 통한 임베딩 생성
- FAISS, Vertex AI Matching Engine 등 벡터 저장소와 연동
- 검색 전략 및 유사도 검색
- 프롬프트 템플릿과 동적 프롬프트 생성
- LLM 오케스트레이션 및 API 호출
- 커스텀 프로세서 생성 및 확장
- 파이프라인 오케스트레이션 및 모니터링
장점
- 생성 AI 파이프라인 개발 가속화
- 모듈식 및 확장 가능한 아키텍처
- Google Cloud 서비스와 원활한 통합
- 확장성 높은 벡터 인덱싱 및 검색
- 오픈 소스 및 커뮤니티 기반
- 간단한 커스터마이제이션 및 플러그 앤 플레이 구성요소
GenAI Processors의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 검색 강화형 생성(RAG) 애플리케이션 구축
- 대규모 문서 컬렉션에 대한 질문 응답
- 자동 문서 요약 파이프라인
- 지식 기반 구축 및 검색
- 컨텍스트 기반 응답을 통한 고객 지원 자동화
- 맞춤형 도메인 AI 비서
- 대용량 텍스트 코퍼스 배치 처리
GenAI Processors의 자주 묻는 질문
GenAI Processors 회사 정보
GenAI Processors 리뷰
5/5
GenAI Processors의 주요 경쟁자와 대안은?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Vertex AI Pipelines
- Apache Airflow with custom operators
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
여러 LLM 간에 요청을 동적으로 라우팅하고 GraphQL을 사용하여 복합 프롬프트를 효율적으로 처리하는 프레임워크입니다.
오픈소스 RAG 기반 AI 도구로, LLM이 주도하는 사이버 보안 데이터셋에 대한 Q&A를 통해 문맥적 위협 인사이트를 제공.
Deep Research Agent는 AI 기반 검색과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 문헌 조사, 요약, 분석을 자동화합니다.
LlamaIndex를 활용한 지식 검색과 LangChain 통합을 통해 AI 기반으로 CUHKSZ 문서에 대한 인터랙티브 Q&A를 지원합니다.
SmartRAG는 사용자 정의 문서 컬렉션에 대해 LLM 기반 Q&A를 가능하게 하는 RAG 파이프라인 구축을 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
대화형 AI 에이전트를 위한 OpenAI GPT와 MongoDB Atlas 벡터 검색을 결합한 Node.js 프레임워크입니다.