GenAI Processors
0 AvaliaçõesGenAI 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.
Plataformas e Frameworks de IA
Automação de Fluxo de Trabalho
Processamento de Documentos
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#busca semântica
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GenAI Processors
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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Em Destaque
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
Avaliações de GenAI Processors
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de GenAI Processors?
- LangChain
- LlamaIndex
- Haystack
- Vertex AI Pipelines
- Apache Airflow with custom operators
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