SciPhi
SciPhi es una plataforma de código abierto que facilita el lanzamiento y escalado del mejor sistema RAG.
Listado en categorías:
Inteligencia artificialHerramientas de desarrolloCódigo abierto
Descripción
SciPhi es una plataforma de código abierto que simplifica el proceso de construcción, prueba, implementación y escalado de sistemas LLM RAG. Ofrece opciones de personalización, implementación en la nube, integración con proveedores de búsqueda, control de versiones con Git y procesos de implementación rápidos. Los usuarios pueden elegir entre una variedad de proveedores alojados y remotos para bases de datos vectoriales, conjuntos de datos, Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) e integraciones de aplicaciones. SciPhi admite opciones de implementación autohospedada y en la nube, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la construcción eficiente de aplicaciones de inteligencia artificial.
Cómo usar SciPhi?
Para usar SciPhi, diseña tu pipeline con fragmentos de embedding personalizados o utiliza la configuración predeterminada. Implementa directamente en la nube para la gestión del backend. Intégrate con proveedores de búsqueda para capacidades de búsqueda avanzadas. Realiza un seguimiento de las revisiones con Git para una mejor mantenibilidad. Ponte en contacto con SciPhi para un proceso de implementación completamente gestionado o autohospedado utilizando Docker en tu infraestructura.
Características principales de SciPhi:
1️⃣
Personalización del diseño del pipeline
2️⃣
Gestión de implementación en la nube
3️⃣
Integración con proveedores de búsqueda
4️⃣
Control de versiones con Git
5️⃣
Procesos de implementación rápidos
Por qué podría ser usado SciPhi?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Implementación sin problemas de backends LLM que requieren Generación Aumentada por Recuperación (RAG) | ✅ | |
| # 2 | Monitoreo y mejora de soluciones de IA con el tiempo | ✅ | |
| # 3 | Potenciando soluciones de ventas, educación y asistentes personales | ✅ | |
Desarrollado por SciPhi?
SciPhi es apreciado por constructores como Kevin T, Kehinde W y Sieko7ML Engineer por sus soluciones LLM rentables y orientación experta en la mejora de pipelines RAG.