Swiss Army Llama
A FastAPI service for semantic text search using precomputed embeddings and advanced similarity measures, with built-in support for various file types through textract.
About
El Swiss Army Llama está diseñado para facilitar y optimizar el proceso de trabajo con LLMs locales utilizando FastAPI para exponer puntos finales REST convenientes para diversas tareas, incluyendo la obtención de embeddings de texto y completaciones usando diferentes LLMs a través de llama_cpp, así como automatizar el proceso de obtención de todos los embeddings para los tipos de documentos más comunes, incluyendo PDFs (incluso aquellos que requieren OCR), archivos de Word, etc.; incluso permite enviar un archivo de audio y lo transcribe automáticamente con el modelo Whisper, limpia el texto resultante y luego calcula los embeddings para él. Para evitar desperdiciar computación, estos embeddings se almacenan en caché en SQlite y se recuperan si ya se han calculado antes. Para acelerar el proceso de carga de múltiples LLMs, se pueden usar discos RAM opcionales, y el proceso para crearlos y gestionarlos se maneja automáticamente para ti. Con un proceso de configuración rápido y fácil, tendrás acceso inmediato a una verdadera "navaja suiza" de herramientas relacionadas con LLM, todas accesibles a través de una conveniente interfaz Swagger y listas para integrarse en tus propias aplicaciones con un mínimo de complicaciones o configuración requerida.
Open Source Health
- Stars
- 1,055
- Forks
- 67
- License
- Not stated
- Last commit
- 2 years ago
Alternativas a Swiss Army Llama
Turbovecby Ryan CodraiUn índice vectorial construido sobre TurboQuant, escrito en Rust con enlaces a Python.
NGTby NGT-labsBúsqueda del vecino más cercano con gráfico de vecindario y árbol para datos de alta dimensión
Chromem Goby Philipp GilléBase de datos vectorial embebible para Go con interfaz similar a Chroma y sin dependencias de terceros. En memoria con persistencia opcional.- Vecsby SupabaseCliente Python de Postgres/pgvector
Keras-TextClassificationby MacropodusMacropodus擅长自然语言处理,深度学习与tensorflow,LLM,等方面的知识,Macropodus关注机器翻译,神经网络,知识图谱,语音识别,排序算法,推荐算法,tensorflow,语言模型,nlp,机器学习,人工智能,pytorch,自然语言处理,数据挖掘,分类领域.
Resources & Links
Related Categories
¿Usas Swiss Army Llama?
Controla su coste junto al resto de tu stack y recibe un recordatorio antes de que se renueve.
Añadir a mi stackVendor
Jeff Emanuel
Building in NY