GenAI Processors

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GenAI Processors é uma estrutura de código aberto da Google projetada para acelerar a criação de aplicativos de IA generativa. Oferece componentes modulares para ingestão de dados, divisão de texto em pedaços, geração de embeddings, recuperação de vetores, template de prompts e orquestração de LLM, permitindo que desenvolvedores montem pipelines RAG de forma rápida e flexível.
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May 11 2025
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GenAI Processors é uma estrutura de código aberto da Google projetada para acelerar a criação de aplicativos de IA generativa. Oferece componentes modulares para ingestão de dados, divisão de texto em pedaços, geração de embeddings, recuperação de vetores, template de prompts e orquestração de LLM, permitindo que desenvolvedores montem pipelines RAG de forma rápida e flexível.
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O que é GenAI Processors?

GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.

Quem usará GenAI Processors?

  • Desenvolvedores de IA
  • Engenheiros de ML
  • Cientistas de Dados
  • Arquitetos de Software
  • Equipes de integração empresarial

Como usar GenAI Processors?

  • Passo 1: Instale a biblioteca com `pip install genai-processors`.
  • Passo 2: Importe módulos principais de `genai_processors` no seu script Python.
  • Passo 3: Defina um processador de ingestão de dados para carregar e analisar documentos fonte.
  • Passo 4: Configure processadores de divisão em pedaços e geração de embeddings para segmentação de texto e geração de vetores.
  • Passo 5: Integre um processador de armazenamento de vetores para indexação e recuperação.
  • Passo 6: Construa templates de prompts e processadores de LLM para execução dinâmica de consultas.
  • Passo 7: Orquestre o pipeline usando a classe `Pipeline` e execute-o nos seus dados.

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características e Benefícios Principais de GenAI Processors

Principais recursos

  • Ingestão e análise de documentos
  • Divisão de texto e segmentação semântica
  • Geração de embeddings com modelos configuráveis
  • Integração com armazenamento de vetores (ex.: FAISS, Vertex AI Matching Engine)
  • Estratégias de recuperação e busca por similaridade
  • Template de prompts e construção dinâmica de prompts
  • Orquestração de LLM e chamadas de API
  • Criação e extensão de processadores personalizados
  • Orquestração e monitoramento de pipelines

Os benefícios

  • Acelera o desenvolvimento de pipelines de IA generativa
  • Arquitetura modular e extensível
  • Integração perfeita com serviços Google Cloud
  • Indexação e recuperação de vetores escaláveis
  • Código aberto e comunidade ativa
  • Fácil personalização e componentes plug-and-play

Principais Casos de Uso & Aplicações de GenAI Processors

  • Construção de aplicações de geração aumentada por recuperação (RAG)
  • Respostas a perguntas em grandes coleções de documentos
  • Pipelines automáticos de sumarização de documentos
  • Construção e busca de bases de conhecimento
  • Automação de suporte ao cliente com respostas contextuais
  • Assistentes de IA específicos de domínio personalizado
  • Processamento em lote de corpora de texto de grande escala

FAQs sobre GenAI Processors

Informações da Empresa GenAI Processors

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Principais Concorrentes e Alternativas de GenAI Processors?

  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Haystack
  • Vertex AI Pipelines
  • Apache Airflow with custom operators

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