자마이 기지
개요
Jamai Base는 임베디드 데이터베이스 (SQLITE) 및 LANCEDB (LANDDB)을 관리되는 메모리 및 걸레 기능과 통합하는 오픈 소스 래그 (검색 세대 생성) 백엔드 플랫폼입니다. 내장 된 LLM, 벡터 임베드 및 재 랑커 오케스트레이션 및 관리 기능을 갖추고 있으며 편리하고 직관적 인 스프레드 시트와 같은 UI 및 간단한 REST API를 통해 액세스 할 수 있습니다.
주요 기능
- 임베디드 데이터베이스 (SQLITE) 및 벡터 데이터베이스 (LANCEDB)
- 관리 된 메모리 및 헝겊 기능
- 내장 된 LLM, 벡터 임베딩 및 재 ranker 오케스트레이션
- 직관적 인 스프레드 시트와 같은 UI
- 간단한 휴식 API
생성 테이블
정적 데이터베이스 테이블을 동적 인 AI-Enhanced 엔티티로 변환하십시오.
- 동적 데이터 생성 : LLM에 의해 생성 된 관련 데이터로 열을 자동으로 채우십시오.
- 내장형 REST API 엔드 포인트 : AI 기능을 응용 프로그램에 통합하는 프로세스를 간소화하십시오.
액션 테이블
응용 프로그램 프론트 엔드와 LLM 백엔드 간의 실시간 상호 작용을 용이하게합니다.
- 실시간 응답 성 : 응용 프로그램에 반응 형 AI 상호 작용 계층을 제공합니다.
- 자동 백엔드 관리 : 사용자 입력 및 출력의 수동 백엔드 관리가 필요하지 않습니다.
- 복잡한 워크 플로 오케스트레이션 : 정교한 LLM 워크 플로 생성을 가능하게합니다.
지식 테이블
구조화 된 데이터 및 문서의 저장소 역할을하여 LLM의 상황에 맞는 이해를 향상시킵니다.
- 풍부한 맥락 배경 : LLM 운영을위한 풍부한 상황에 맞는 배경을 제공합니다.
- 향상된 데이터 검색 : 상세하고 구조화 된 상황 정보를 제공하여 다른 생성 테이블을 지원합니다.
- 효율적인 문서 관리 : 문서 및 데이터의 업로드 및 동기화를 활성화합니다.
채팅 테이블
지능형 챗봇 응용 프로그램의 생성 및 관리를 단순화하십시오.
- 지능형 챗봇 개발 : 챗봇의 개발 및 운영 관리를 단순화합니다.
- 맥락 인식 상호 작용 : 지능적이고 상황을 인식하는 상호 작용을 통해 사용자 참여를 향상시킵니다.
- 원활한 통합 : RAG (Retrieval-Augmented Generation)와 통합하여 모든 지식 테이블의 컨텐츠를 활용합니다.
LANCEDB 통합
대규모 다중 모달 데이터의 효율적인 관리 및 쿼리.
- 최적화 된 데이터 처리 : 대규모 멀티 모달 데이터에 임베딩을 저장, 관리, 쿼리 및 검색하여 효율적으로 저장합니다.
- 확장 성 : 최적의 성능과 원활한 확장 성을 보장합니다.
선언적 패러다임
당신이 그것을 달성하기 위해 "어떻게"달성하고자하는 "무엇"을 정의하는 데 집중하십시오.
- 단순화 된 개발 : 사용자가 관계와 원하는 결과를 정의 할 수 있습니다.
- 비전술 접근법 : 절차를 작성할 필요가 없습니다.
- 기능적 유연성 : LLM을 통한 기능 프로그래밍 지원.
주요 이점
사용 편의성
- 인터페이스 : 단순하고 직관적 인 스프레드 시트와 같은 인터페이스.
- 초점 : 자연어 프롬프트를 통해 데이터 요구 사항을 정의합니다.
확장 성
- 재단 : AI 워크로드 용으로 설계된 오픈 소스 벡터 데이터베이스 인 LANCENB를 구축했습니다.
- 성능 : 서버리스 설계는 최적의 성능과 원활한 확장 성을 보장합니다.
유연성
- LLM 지원 : OpenAI GPT-4, Anthropic Claude 3 및 Meta LLAMA3을 포함한 모든 LLM을 지원합니다.
- 기능 : 최첨단 AI 기능을 쉽게 활용합니다.
선언적 패러다임
- 접근 : "어떻게"보다는 "무엇"을 정의하십시오.
- 단순화 : 복잡한 데이터 작업을 단순화하여 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 사용자가 액세스 할 수 있도록합니다.
혁신적인 헝겊 기술
- 손쉬운 헝겊 : 내장형 래그 기능, Rag 파이프 라인을 직접 구축 할 필요가 없습니다.
- 쿼리 재 작성 : 검색 쿼리의 정확성과 관련성을 높입니다.
- Hybrid Search & Reranking : 키워드 기반 검색, 구조 검색 및 벡터 검색을 결합하여 최상의 결과를 얻습니다.
- 구조화 된 래그 컨텐츠 관리 : 구조화 된 콘텐츠를 원활하게 구성하고 관리합니다.
- 적응 형 청크 : 데이터를 청크하는 가장 좋은 방법을 자동으로 결정합니다.
- BGE M3-EMBEDDING : 다국어, 다기능 및 다기관 텍스트 임베드를 무료로 활용합니다.
시작하기
옵션 1 : Jamai Base Cloud를 사용하십시오
무료 계정에 가입하십시오! 무료 LLM 토큰을 얻을 수 있다고 언급 했습니까?
옵션 2 : 자체 주최 서비스를 시작합니다
단계별 가이드를 따르십시오.
문서 탐색 :
- SDK 및 플랫폼 문서
- API 문서
- changelog
- 버전 작성
예
Jamai Base와 함께 앱을 만들고 싶습니까? 우리는 당신을 시작할 멋진 예제가 있습니다! 영감을 얻으려면 예제 문서를 확인하십시오.
다음은 멋진 프론트 엔드 예입니다.
- NLUX를 사용하는 간단한 챗봇 봇 : 백엔드 설정없이 기본 챗봇을 구축하십시오. 발가락을 담그는 좋은 방법입니다!
- nlux + express.js를 사용하는 간단한 챗봇 봇 : 한 걸음 더 나아가서 Express.js와 함께 백엔드 전원을 추가하십시오.
- 간단한 챗봇 봇을 사용하는 간단한 챗봇 봇 : 당신은 파이썬 데브입니까? 이 유선형 데모 체크 아웃!
궁금한 점이 있으면 알려주십시오 - 우리는 도와 드리겠습니다! 행복한 코딩! ?
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특허
이 프로젝트는 Apache 2.0 라이센스에 따라 릴리스됩니다. - 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
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