SciPhi
SciPhi è una piattaforma open source che semplifica il lancio e la scalabilità del miglior sistema RAG.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialeStrumenti per sviluppatoriOpen Source
Descrizione
SciPhi è una piattaforma open source che semplifica il processo di costruzione, test, distribuzione e scalabilità dei sistemi LLM RAG. Offre opzioni di personalizzazione, distribuzione cloud, integrazione con fornitori di ricerca, controllo versione con Git e processi di distribuzione veloci. Gli utenti possono scegliere tra una varietà di fornitori ospitati e remoti per database vettoriali, set di dati, Large Language Models (LLM) e integrazioni di applicazioni. SciPhi supporta sia opzioni di distribuzione self-hosted che cloud, consentendo ai developer di concentrarsi sull'efficace sviluppo di applicazioni AI.
Come usare SciPhi?
Per utilizzare SciPhi, progetta il tuo pipeline con chunk di embedding personalizzati o utilizza le impostazioni predefinite. Distribuisci direttamente sul cloud per la gestione del backend. Integra con fornitori di ricerca per capacità di ricerca avanzate. Tieni traccia delle revisioni con Git per una migliore manutenzione. Contatta SciPhi per un processo di distribuzione completamente gestito o self-host utilizzando Docker sulla tua infrastruttura.
Funzionalità principali di SciPhi:
1️⃣
Personalizzazione del design del pipeline
2️⃣
Gestione della distribuzione cloud
3️⃣
Integrazione con fornitori di ricerca
4️⃣
Controllo versione con Git
5️⃣
Processi di distribuzione veloci
Perché potrebbe essere usato SciPhi?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Distribuzione senza soluzione di continuità dei backend LLM che richiedono Retrieval Augmented Generation (RAG) | ✅ | |
| # 2 | Monitoraggio e miglioramento delle soluzioni AI nel tempo | ✅ | |
| # 3 | Alimentazione di soluzioni di vendita, educazione e assistente personale | ✅ | |
Sviluppato da SciPhi?
SciPhi è amato dai costruttori come Kevin T, Kehinde W e Sieko7ML Engineer per le sue soluzioni LLM economiche ed esperte guida nel migliorare le pipeline RAG.