SciPhi
SciPhi é uma plataforma de código aberto que facilita o lançamento e escalonamento do melhor sistema RAG.
Listado em categorias:
Inteligência artificialFerramentas de desenvolvimentoCódigo aberto
Descrição
SciPhi é uma plataforma de código aberto que simplifica o processo de construção, teste, implantação e escalonamento de sistemas LLM RAG. Oferece opções de personalização, implantação na nuvem, integração com provedores de busca, controle de versão com Git e processos de implantação rápidos. Os usuários podem escolher entre uma variedade de provedores hospedados e remotos para bancos de dados vetoriais, conjuntos de dados, Modelos de Linguagem Grande (LLMs) e integrações de aplicativos. SciPhi suporta opções de implantação auto-hospedadas e na nuvem, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na construção eficiente de aplicativos de IA.
Como usar SciPhi?
Para usar o SciPhi, projete seu pipeline com fragmentos de incorporação personalizados ou use as configurações padrão. Implante diretamente na nuvem para gerenciamento do backend. Integre com provedores de busca para capacidades avançadas de pesquisa. Acompanhe as revisões com Git para melhor manutenção. Entre em contato com o SciPhi para um processo de implantação totalmente gerenciado ou auto-hospede usando Docker em sua infraestrutura.
Recursos principais de SciPhi:
1️⃣
Personalização do design do pipeline
2️⃣
Gerenciamento de implantação na nuvem
3️⃣
Integração com provedores de busca
4️⃣
Controle de versão com Git
5️⃣
Processos de implantação rápidos
Por que usar SciPhi?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Implantação contínua de backends LLM que requerem Geração Aprimorada por Recuperação (RAG) | ✅ | |
| # 2 | Monitoramento e melhoria de soluções de IA ao longo do tempo | ✅ | |
| # 3 | Potencializando soluções de vendas, educação e assistente pessoal | ✅ | |
Desenvolvido por SciPhi?
SciPhi é adorado por construtores como Kevin T, Kehinde W e Sieko7ML Engineer por suas soluções LLM econômicas e orientação especializada na melhoria de pipelines RAG.