
用您自己的數據預處理您的機器學習模型(LLM)
配有自動嵌入式生成器和型號問答接口
查看演示·報告錯誤·請求功能
自動將您的機器學習模型(LLM)預算:
該工具將以GITHUB repo url,PDF文件或本地HTML文件文件夾的形式接受輸入,並執行以下操作:
generate_embedding_github/pdf.py
• Break apart your input data into manageable chunks
• Send chunked data to Ray Serve Cluster
• Use Ray Cluster to create an embedding from our input chunks
serve run serve:deployment
• Use Ray Cluster to download a Foundational Model
• Load Foundation Model with our Embedding on top
• Start a WebServer and make the Model available via api
query.py "what is the api endpoint to get a list of agents"
• Allow you to interface with the model through the API
該工具適用於想要以簡單的方式培訓特定知識來源的任何人,在這些知識來源,所有繁重的舉動都被抽象為幕後花絮
Wingman建立在射線群集的頂部,因此它可以可擴展並分佈,也可以僅在一台機器上運行。

⬆️
沒有以下內容,這個項目(以及其他許多項目)將是不可能的:
| 關聯 | 姓名 | 開發人員 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 關聯 | faiss | Facebook研究 | 庫,用於有效的相似性搜索和密集向量的聚類。 |
| 關聯 | Langchain | Langchain | Langchain是開發由語言模型提供支持的應用程序的框架。 |
| 關聯 | 射線 | 射線項目 | Ray是用於擴展AI和Python應用程序的統一框架。 Ray由一個核心分佈式運行時和一組AI庫組成,用於加速ML工作負載。 |
| 關聯 | Python | Python軟件基金會 | Python是一種高級通用的編程語言。它的設計理念通過使用大量凹痕強調代碼可讀性。 |
| 關聯 | Pytorch | Linux基金會 | Python中的張量和動態神經網絡具有強大的GPU加速度。 |
| 關聯 | 美麗的湯 | 倫納德·理查森 | 美麗的湯是一個用於從HTML和XML文件中提取數據的Python庫。它可以與您喜歡的解析器一起使用,以提供慣用的方法來導航,搜索和修改解析樹。 |
| 關聯 | typing_inspect | 伊万·列夫基夫斯基(Ivan Levkivskyi) | Typing_inspect模塊定義了用於Python標準打字模塊中定義的類型的運行時檢查實驗API。 |
⬆️
要啟動並運行本地副本,請遵循以下簡單步驟。
進入項目文件夾並加載VENV/CONDA環境後,請運行以下內容:
該開源版的當前路線圖上都添加臨時發射器以及UI。
⬆️
python query.py "what is the api endpoint to disable data collection for a specified agent"
/api/sn_agent/agents/{agent_id}/data/off.
python query.py "what is the api endpoint for the ActivitySubscriptions API"
The API endpoint for the ActivitySubscriptions API is /now/actsub/activities.
python query.py "what is the api endpoint to get a list of agents"
The API endpoint to get a list of agents is "/api/sn_agent/agents/list.
python query.py "what is the api endpoint of the Agent Client Collector API"
The API endpoint of the Agent Client Collector API is "https://<sn_agent-host>:<sn_agent-port>/api/agent-client-collector/admin".
⬆️
有關其他功能,例如頁數引用,額外的編程語言合理性,多LLLM管道(總結相關段落以提供更好的上下文利用),Mulimodal模型支持(基於圖像中的數據培訓您的知識嵌入),通過3D Vector Database(Vector Database(Vector Database)(Vector Cloud)(Vector Cloud)(Vector Cloud)(VECTOR雲)的支持,請提供更多的代理支持(我們的dockers in Indestect in Indected Incors),請及時獲得信息的準確性,企業軟件套件。
有關擬議功能(以及已知問題)的完整列表,請參見開放問題。
⬆️
貢獻是使開源社區成為學習,啟發和創造的驚人場所的原因。您所做的任何貢獻都非常感謝。
如果您有一個可以使情況變得更好的建議,請分配存儲庫並創建拉動請求。您也可以簡單地使用標籤“增強”打開問題。別忘了給項目一個明星!再次感謝!
git checkout -b feature/AmazingFeature )git commit -m 'Add some AmazingFeature' )git push origin feature/AmazingFeature )⬆️
禁止商業用途。
請與我們聯繫以獲取我們的企業版本的商業許可證。
⬆️
克里斯蒂安·米拉(Christian Mirra)-LinkedIn
項目鏈接:https://github.com/seemirra/wingman/
⬆️
TODO-此列表當前不完整
⬆️