cocacola-lab/ChatIE
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टcocacola-lab
LLMs का उपयोग करके जीरो-शॉट सूचना निष्कर्षण, इवेंट निष्कर्षण और नॉलेज ग्राफ निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क।
ChatIE एक विशेष टूल है जिसे असंरचित टेक्स्ट और संरचित ज्ञान प्रतिनिधित्व के बीच की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह जीरो-शॉट निष्कर्षण करने के लिए LLMs की तर्क क्षमताओं का उपयोग करता है, जो उन परिदृश्यों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ लेबल किया गया प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ या अनुपलब्ध है। यह फ्रेमवर्क इवेंट निष्कर्षण, एंटिटी रिकग्निशन और संबंध निष्कर्षण सहित कई निष्कर्षण प्रतिमानों का समर्थन करता है, जो इसे NLP इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों के लिए एक बहुमुखी संपत्ति बनाता है। तकनीकी रूप से, ChatIE एक इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है जो LLMs को विशिष्ट स्कीमा-आधारित जानकारी की पहचान करने के लिए मार्गदर्शन करने हेतु प्रॉम्प्ट को व्यवस्थित करता है। यह पायथन के साथ बनाया गया है और स्थानीय तैनाती के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता डेटा गोपनीयता बनाए रख सकते हैं और अपने अनुमान लागत पर नियंत्रण रख सकते हैं। यह प्रोजेक्ट अत्यधिक मॉड्यूलर है और उन विभिन्न निष्कर्षण कार्यों का समर्थन करता है जो नॉलेज ग्राफ बनाने या रॉ टेक्स्ट से डेटाबेस भरने के लिए आवश्यक हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─जीरो-शॉट निष्कर्षण फ्रेमवर्क
- ├─इवेंट और संबंध निष्कर्षण का समर्थन
- └─डेटा गोपनीयता हेतु स्थानीय तैनाती
🎯के लिए
- ├─NLP इंजीनियर
- ├─डेटा वैज्ञानिक
- └─नॉलेज ग्राफ डेवलपर्स