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
Lo Swiss Army Llama è progettato per facilitare e ottimizzare il processo di lavoro con LLM locali utilizzando FastAPI per esporre endpoint REST convenienti per vari compiti, inclusa l'ottenimento di embedding testuali e completamenti utilizzando diversi LLM tramite llama_cpp, oltre ad automatizzare il processo di ottenimento di tutti gli embedding per i tipi di documenti più comuni, inclusi PDF (anche quelli che richiedono OCR), file Word, ecc.; consente persino di inviare un file audio e lo trascrive automaticamente con il modello Whisper, pulisce il testo risultante e poi calcola gli embedding per esso. Per evitare di sprecare risorse di calcolo, questi embedding vengono memorizzati nella cache in SQlite e recuperati se sono già stati calcolati in precedenza. Per accelerare il processo di caricamento di più LLM, possono essere utilizzati dischi RAM opzionali, e il processo per crearli e gestirli è gestito automaticamente per te. Con un processo di configurazione rapido e semplice, avrai immediatamente accesso a un vero "coltello svizzero" di strumenti legati agli LLM, tutti accessibili tramite un'interfaccia Swagger conveniente e pronti per essere integrati nelle tue applicazioni con il minimo sforzo o configurazione richiesta.
Open Source Health
- Stars
- 1,055
- Forks
- 67
- License
- Not stated
- Last commit
- 2 years ago
Alternative a Swiss Army Llama
Turbovecby Ryan CodraiUn indice vettoriale basato su TurboQuant, scritto in Rust con binding per Python.
NGTby NGT-labsRicerca del vicino più vicino con grafo di vicinato e albero per dati ad alta dimensione
Chromem Goby Philipp GilléDatabase vettoriale embeddabile per Go con interfaccia simile a Chroma e senza dipendenze di terze parti. In memoria con persistenza opzionale.- 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
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