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एन्थ्रोपिक की कॉन्टेक्स्टुअल रिट्रीवल को लागू करने और प्रीव्यू करने के लिए एक विज़ुअल टूल।
autollama रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) में आने वाली सामान्य चुनौतियों का समाधान करता है। यह 'कॉन्टेक्स्टुअल रिट्रीवल' पैटर्न को लागू करता है, जिसमें रिट्रीवल की सटीकता को बेहतर बनाने के लिए डॉक्यूमेंट चंक्स के साथ संदर्भ जोड़ा जाता है। इस प्लेटफ़ॉर्म में एक अनूठा विज़ुअल चंक तुलना इंजन है, जो डेवलपर्स को यह देखने की अनुमति देता है कि वेक्टर डेटाबेस में जाने से पहले उनका डेटा कैसे बदलता है। यह पारदर्शिता एम्बेडिंग प्रदर्शन को डीबग करने और रिट्रीवल रणनीतियों को फाइन-ट्यून करने के लिए महत्वपूर्ण है। उपयोग में आसानी पर ध्यान केंद्रित करते हुए बनाया गया यह टूल डॉकर (Docker) परिनियोजन का समर्थन करता है, जिससे इसे मौजूदा AI पाइपलाइनों में एकीकृत करना आसान हो जाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─विज़ुअल कॉन्टेक्स्टुअल चंक तुलना
- ├─RAG पाइपलाइनों के लिए अनुकूलित
- └─डॉकर-रेडी परिनियोजन
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर्स
- ├─RAG डेवलपर्स
- └─डेटा साइंटिस्ट्स