需求人群:
"Korvus的目标受众是开发者和数据科学家,他们需要在数据库层面上进行高效的RAG操作,同时希望简化搜索架构并提高性能。Korvus的多语言支持和开源特性使其成为技术团队的理想选择,特别是那些已经在使用Postgres作为其数据存储解决方案的团队。"
使用场景示例:
使用Korvus进行大规模文本数据的快速检索和生成。
集成到现有应用程序中,通过单一查询实现复杂的文本处理和搜索功能。
在数据分析和机器学习项目中,使用Korvus进行高效的数据检索和模型训练。
产品特色:
Postgres-Native RAG:直接在数据库中执行复杂的RAG操作,无需外部服务和API调用。
Single Query Efficiency:整个RAG流程,从嵌入生成到文本生成,都在一个SQL查询中执行。
Scalability and Performance:基于Postgres构建,继承了其优秀的可扩展性和性能特性。
Simplified Architecture:用单一强大的查询替代复杂的服务导向架构。
High Performance:消除API调用和数据移动,实现更快的处理和更高的可靠性。
Open Source:开源软件和模型,提供本地Docker运行体验。
Multi-Language Support:支持Python、JavaScript和Rust等多种编程语言。
Unified Pipeline:在一个查询中结合嵌入生成、向量搜索、重排和文本生成。
使用教程:
1. 设置Postgres数据库,并安装pgml和pgvector扩展。
2. 设置KORVUS_DATABASE_URL环境变量,指向你的数据库连接字符串。
3. 初始化Collection和Pipeline,配置所需的文本处理和搜索模型。
4. 插入文档到Collection中,为搜索和生成操作提供数据。
5. 执行RAG查询,结合向量搜索和文本生成,获取所需的结果。
6. 根据需要调整和优化查询,利用Postgres的查询优化能力。
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一站式RAG搜索SDK
Korvus是一个基于Postgres构建的搜索SDK,它将整个RAG(检索增强生成)流程统一到单一的数据库查询中。它提供了高性能、可定制的搜索能力,同时最小化了基础设施的考虑。Korvus利用PostgresML的pgml扩展和pgvector扩展,将RAG流程压缩在Postgres内部。它支持多语言SDK,包括Python、JavaScript、Rust和C,允许开发者无缝集成到现有的技术栈中。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
IBM Granite 3.0模型,高效能AI语言模型
IBM Granite 3.0模型是一系列高性能的AI语言模型,由IBM开发,并通过Ollama平台提供。这些模型在超过12万亿个token上进行训练,展示了在性能和速度上的显著提升。它们支持基于工具的用例,包括检索增强生成(RAG)、代码生成、翻译和错误修复。IBM Granite 3.0模型包括密集型模型和Mixture of Expert(MoE)模型,后者专为低延迟使用而设计,适合在设备上应用或需要即时推理的场景。
高效能小型语言模型
Zamba2-7B是由Zyphra团队开发的一款小型语言模型,它在7B规模上超越了当前领先的模型,如Mistral、Google的Gemma和Meta的Llama3系列,无论是在质量还是性能上。该模型专为在设备上和消费级GPU上运行以及需要强大但紧凑高效模型的众多企业应用而设计。Zamba2-7B的发布,展示了即使在7B规模上,前沿技术仍然可以被小团队和适度预算所触及和超越。
AIGC 应用快速构建平台
派欧算力云大模型 API 提供易于集成的各模态 API 服务,包括大语言模型、图像、音频、视频等,旨在帮助用户轻松构建专属的 AIGC 应用。该平台拥有丰富的模型资源,支持个性化需求的模型训练和托管,同时保证用户私有模型的保密性。它以高性价比、高吞吐量和高性能推理引擎为特点,适用于多种 AI 应用场景,如聊天机器人、总结摘要、小说生成器等。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族,旨在通过学习指向其感知的内容,实现与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容,实现了与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
2024年精选免费AI API平台
Free AI Hunter是一个致力于收集和提供2024年免费AI API以及付费选项的综合性平台。它涵盖了自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多种AI API,定期更新数据库以确保信息的最新和准确性。用户可以通过搜索功能轻松找到满足特定需求的AI API。
大型语言模型的详细列表和信息
Models Table 提供了一个包含300多个大型语言模型的列表,这些模型被所有主要的AI实验室使用,包括Amazon Olympus, OpenAI GPT-5, OpenAI GPT-6等。该列表展示了大型语言模型的发展趋势和多样性,对于AI研究者和开发者来说是一个宝贵的资源。
Google 一款轻量级、高效能的AI模型,专为大规模高频任务设计。
Gemini 1.5 Flash是Google DeepMind团队推出的最新AI模型,它通过'蒸馏'过程从更大的1.5 Pro模型中提炼出核心知识和技能,以更小、更高效的模型形式提供服务。该模型在多模态推理、长文本处理、聊天应用、图像和视频字幕生成、长文档和表格数据提取等方面表现出色。它的重要性在于为需要低延迟和低成本服务的应用提供了解决方案,同时保持了高质量的输出。
自动化文档处理,将非结构化内容转化为结构化可操作数据
Hyperscience是一款领先的企业AI平台,帮助您自动化文档处理流程,将非结构化内容转化为结构化可操作数据。它使用先进的机器学习和自然语言处理技术,能够准确地识别和提取关键信息,并将其转化为可用的数据。Hyperscience的优势在于高度准确的识别能力、高度可扩展的处理能力和快速部署的灵活性。该产品适用于各种行业和场景,包括金融、保险、医疗等。具体定价和定位请参考官方网站。
Docker推出的人工智能应用开发解决方案
Docker GenAI Stack是一个面向开发者的人工智能应用开发解决方案。它整合了各大领先的AI技术,只需几次点击就可以部署完整的AI应用栈,实现代码级的AI集成。GenAI Stack内置预配置的大型语言模型,提供Ollama管理,采用Neo4j作为默认数据库,可实现知识图谱和向量搜索。还配备了LangChain框架用于编排和调试,以及全面的技术支持和社区资源。GenAI Stack使AI应用开发变得简单高效,开发者可以快速构建实用的AI解决方案。
AI研究论文记忆助手
PaperClip是AI研究者的第二大脑,用于机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的回顾和记忆。它可以帮助您记忆来自机器学习、计算机视觉和自然语言处理论文的详细信息,包括重要发现和论文细节。您可以从任何地方记忆,无论是AI研究论文、机器学习博客文章还是新闻报道。PaperClip的AI在本地运行,不会向任何服务器发送数据。它可以将您的记忆保存在本地,并提供简单的搜索功能,让您随时找回重要发现。PaperClip支持离线搜索,即使没有互联网连接也可以进行搜索。您还可以随时清理您的数据,一键重置保存的信息。PaperClip以Svelte和Hugo Duprez为基础开发。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
由CohereForAI开发的Hugging Face Space
Aya Expanse是一个由CohereForAI开发的Hugging Face Space,它可能涉及到机器学习模型的开发和应用。Hugging Face是一个专注于自然语言处理的人工智能平台,提供各种模型和工具,以帮助开发者构建、训练和部署NLP应用。Aya Expanse作为该平台上的一个Space,可能具有特定的功能或技术,用于支持开发者在NLP领域的工作。
开源的PDF到Podcast工作流构建工具
NotebookLlama是一个开源项目,旨在通过一系列教程和笔记本指导用户构建从PDF到Podcast的工作流。该项目涵盖了从文本预处理到使用文本到语音模型的整个流程,适合对大型语言模型(LLMs)、提示和音频模型零知识的用户。NotebookLlama的主要优点包括易用性、教育性和实验性,它不仅提供了一个参考实现,还鼓励用户通过实验不同的模型和提示来优化结果。
高效、轻量级的量化Llama模型,提升移动设备上的运行速度并减少内存占用。
Llama模型是Meta公司推出的大型语言模型,通过量化技术,使得模型体积更小、运行速度更快,同时保持了模型的质量和安全性。这些模型特别适用于移动设备和边缘部署,能够在资源受限的设备上提供快速的设备内推理,同时减少内存占用。量化Llama模型的开发,标志着在移动AI领域的一个重要进步,使得更多的开发者能够在不需要大量计算资源的情况下,构建和部署高质量的AI应用。
使用自然语言部署云基础设施的DevOps代理
CloudSoul是一个AI驱动的SaaS平台,它允许用户通过自然语言对话输入即时部署云基础设施。该产品通过简化云资源的配置和管理,帮助组织解决云基础设施中由于缺乏结构化信息而导致的众多问题。CloudSoul的主要优点包括使用自然语言进行部署、利用价格洞察比较策略、创建和管理AWS资源以及提供配置指导。产品背景信息显示,许多CIO和CTO在管理云资源上遇到困难,导致财务资源浪费,而CloudSoul旨在解决这些问题,提高效率并减少错误。产品定价为每月59欧元,提供免费试用。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
强大的图像生成模型
Stable Diffusion 3.5是Stability AI推出的一款图像生成模型,具有多种变体,包括Stable Diffusion 3.5 Large和Stable Diffusion 3.5 Large Turbo。这些模型可高度定制,能在消费级硬件上运行,并且根据Stability AI社区许可协议,可以免费用于商业和非商业用途。该模型的发布体现了Stability AI致力于让视觉媒体变革的工具更易于获取、更前沿、更自由的使命。
开源的去蒸馏FLUX模型
LibreFLUX是一个基于Apache 2.0许可的开源版本,提供了完整的T5上下文长度,使用注意力掩码,恢复了分类器自由引导,并去除了大部分FLUX美学微调/DPO。这意味着它比基础FLUX更不美观,但有潜力更容易地微调到任何新的分布。LibreFLUX的开发秉承开源软件的核心原则,即使用困难,比专有解决方案更慢、更笨拙,并且审美停留在21世纪初。
一个可视化的AI工作流构建平台
Playnode是一个基于网页的AI工作流构建平台,它允许用户通过拖拽的方式创建和部署AI模型,支持多种AI模型和数据流的组合,以实现复杂的数据处理和分析任务。该平台的主要优点是其可视化操作界面,使得即使是非技术用户也能轻松上手,快速构建和部署AI工作流。Playnode的背景信息显示,它旨在降低AI技术的门槛,让更多人能够利用AI技术解决实际问题。目前,Playnode提供免费试用,用户可以开始免费使用并获得每周20个积分,无需信用卡信息。
全球大语言模型资源汇总
awesome-LLM-resourses是一个汇总了全球大语言模型(LLM)资源的平台,提供了从数据获取、微调、推理、评估到实际应用等一系列资源和工具。它的重要性在于为研究人员和开发者提供了一个全面的资源库,以便于他们能够更高效地开发和优化自己的语言模型。该平台由王荣胜维护,持续更新,为LLM领域的发展提供了强有力的支持。
通过AI搜索和发现知识
Perplexity是一个基于人工智能的搜索和发现工具,旨在为用户提供可信、最新的答案。它通过AI引导的搜索、语音或文本提问、深入的线索跟进、内置的信任体系(引用来源)以及个人知识库等功能,帮助用户快速获取所需的信息。这款应用适合那些追求高效获取准确信息的用户,无论是学生、研究人员还是普通知识探索者。Perplexity目前可以免费下载,并且提供内购选项。
AI驱动的语音笔记应用,将语音转换为有组织的摘要和清晰的行动项。
NotesGPT是一款利用人工智能技术将用户的语音笔记转换成有组织的摘要和清晰的行动项的在线服务。它通过先进的语音识别和自然语言处理技术,帮助用户更高效地记录和管理笔记,特别适合需要快速记录信息并整理成结构化内容的用户。产品背景信息显示,NotesGPT由Together.ai和Convex提供技术支持,这表明其背后有着强大的AI技术支撑。目前,该产品似乎处于推广阶段,具体价格和定位信息未在页面中明确展示。
与数据库对话,用自然语言查询数据。
Chat with your Database 是一个创新的数据库交互工具,它允许用户通过自然语言与Postgres数据库进行交互。利用AI技术,用户可以轻松地查询、分析和操作数据库,而无需编写复杂的SQL代码。该产品支持开源,鼓励社区参与开发和贡献,代码在GitHub上公开,用户可以自由探索、贡献或定制以满足特定需求。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
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