Vectara Ingest
Vectara est la plateforme GenAI de confiance qui fournit des API simples pour créer des expériences conversationnelles telles que des chatbots, une recherche sémantique et des réponses aux questions à partir de vos données. VectaraIngest est un projet Python open source qui démontre comment explorer des ensembles de données et les ingérer dans Vectara.
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Description
Vectara Ingest est un projet Python open-source conçu pour créer un pipeline d'ingestion pour la plateforme Vectara. Il permet aux utilisateurs de parcourir divers ensembles de données et de les ingérer dans Vectara, facilitant ainsi la création d'expériences conversationnelles telles que des chatbots, la recherche sémantique et la réponse aux questions à partir de leurs données.
Comment utiliser Vectara Ingest?
Pour utiliser Vectara Ingest, clonez le dépôt, configurez le crawler avec votre clé API Vectara et votre ID de corpus, puis exécutez le crawler en utilisant Docker. Suivez le guide fourni pour des étapes détaillées sur la configuration et l'exécution du travail de crawl.
Fonctionnalités principales de Vectara Ingest:
1️⃣
Projet Python open-source pour l'ingestion de données
2️⃣
Crawlers préconstruits pour diverses sources de données
3️⃣
Guide étape par étape pour créer des crawlers personnalisés
4️⃣
Prend en charge plusieurs sources de données, y compris les sites Web, les flux RSS, et plus encore
5️⃣
Intégration avec Vectara pour des capacités d'IA conversationnelle
Pourquoi pourrait-il être utilisé Vectara Ingest?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Parcourir et ingérer des données à partir de sites Web pour la recherche sémantique | ✅ | |
| # 2 | Créer des chatbots qui utilisent des données ingérées pour améliorer les réponses | ✅ | |
| # 3 | Ingérer de la documentation à partir de plateformes comme Notion et Docusaurus pour améliorer la réponse aux questions | ✅ | |
Développé par Vectara Ingest?
Vectara est une plateforme GenAI de confiance qui fournit des API simples pour créer des expériences conversationnelles. Ils se concentrent sur la possibilité pour les utilisateurs d'exploiter leurs données pour des interactions améliorées grâce à des solutions alimentées par l'IA.