Описание
txtai — это универсальная открытая AI-структура, которая облегчает семантический поиск, оркестрацию LLM и рабочие процессы языковых моделей. В своей основе txtai использует базу данных встраиваний, объединяющую векторные индексы, графовые сети и реляционные базы данных. Эта основа поддерживает векторный поиск и служит надежным источником знаний для приложений больших языковых моделей (LLM).
Читать далее
Структура позволяет пользователям создавать автономные агенты, процессы дополненного извлечения (RAG) и многомодельные рабочие процессы. Ключевые функции txtai включают векторный поиск с использованием SQL, объектное хранилище, моделирование тем, графовый анализ и многомодальную индексацию. Она может создавать встраивания для текста, документов, аудио, изображений и видео.
txtai поддерживает конвейеры, работающие на языковых моделях, которые выполняют запросы LLM, отвечают на вопросы, маркируют, транскрибируют, переводят, обобщают и многое другое. Рабочие процессы могут объединять конвейеры и агрегировать бизнес-логику, позволяя процессам txtai функционировать как простые микросервисы или сложные многомодельные рабочие процессы.
Структура также включает агентов, которые интеллектуально соединяют встраивания, конвейеры, рабочие процессы и других агентов для автономного решения сложных задач. txtai построен на Python 3.10+, Hugging Face Transformers, Sentence Transformers и FastAPI и является открытым исходным кодом под лицензией Apache 2.0.
NeuML, компания, стоящая за txtai, предлагает услуги AI-консалтинга и разрабатывает txtai.cloud для простых и безопасных хостинг-приложений. Эта структура подходит для разработчиков и организаций, стремящихся реализовать передовые AI-решения с гибкостью и масштабируемостью.
- КатегорияВекторные базы данных и поиск
- Модель ценообразованияОткрытый исходный код
- РазвёртываниеОблако, Локально
- ПлатформыPython, JavaScript, Java, Rust, Go
Основные функции txtai
База данных встраиваний для векторного поиска
Возможности семантического поиска
Оркестрация LLM
Рабочие процессы языковых моделей
Автономные агенты
Дополненное извлечение (RAG)
Многомодальная индексация
Интеграция с Hugging Face Transformers
Как использовать txtai?
Настройка: Настройте встраивания и конвейеры
Использование: Реализуйте рабочие процессы и агентов
Оптимизация: Масштабируйте с помощью оркестрации контейнеров
Развертывание: Запускайте локально или в облаке
Варианты использования txtai
- Семантический поиск
- Оркестрация LLM
- Автономные агенты
- Дополненное извлечение
- Многомодальная индексация
