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
Le Swiss Army Llama est conçu pour faciliter et optimiser le processus de travail avec des LLMs locaux en utilisant FastAPI pour exposer des points de terminaison REST pratiques pour diverses tâches, y compris l'obtention d'embeddings de texte et de complétions en utilisant différents LLMs via llama_cpp, ainsi que l'automatisation du processus d'obtention de tous les embeddings pour les types de documents les plus courants, y compris les PDFs (même ceux nécessitant de l'OCR), les fichiers Word, etc.; il permet même de soumettre un fichier audio et le transcrit automatiquement avec le modèle Whisper, nettoie le texte résultant, puis calcule les embeddings pour celui-ci. Pour éviter de gaspiller des ressources de calcul, ces embeddings sont mis en cache dans SQlite et récupérés s'ils ont déjà été calculés auparavant. Pour accélérer le processus de chargement de plusieurs LLMs, des disques RAM optionnels peuvent être utilisés, et le processus de création et de gestion de ceux-ci est géré automatiquement pour toi. Avec un processus de configuration rapide et facile, tu auras immédiatement accès à un véritable "couteau suisse" d'outils liés aux LLM, tous accessibles via une interface Swagger pratique et prêts à être intégrés dans tes propres applications avec un minimum de tracas ou de configuration requise.
Open Source Health
- Stars
- 1,055
- Forks
- 67
- License
- Not stated
- Last commit
- 2 years ago
Alternatives à Swiss Army Llama
Turbovecby Ryan CodraiUn index vectoriel construit sur TurboQuant, écrit en Rust avec des liaisons Python.
NGTby NGT-labsRecherche du voisin le plus proche avec un graphe de voisinage et un arbre pour des données de haute dimension
Chromem Goby Philipp GilléBase de données vectorielle intégrable pour Go avec interface similaire à Chroma et sans dépendances tierces. En mémoire avec persistance optionnelle.- Vecsby SupabaseClient Python 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.
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Jeff Emanuel
Building in NY