需求人群:
"目标受众为数据科学家、企业IT决策者和需要处理大量客户数据的公司。Tilores Identity RAG 适合他们,因为它提供了一个快速、准确和可扩展的方式来统一和检索客户数据,从而提高客户服务的质量和效率。"
使用场景示例:
美国选民欺诈检测:使用Tilores Identity RAG 来统一和检索选民数据,以检测欺诈行为。
英国公司注册信息查询:通过Tilores Identity RAG 提供的API,快速检索公司注册信息。
CRM数据去重:使用Tilores Identity RAG 来统一CRM系统中的客户数据,减少重复记录。
产品特色:
实时模糊搜索:处理拼写错误和不准确信息,提供准确的客户数据响应。
数据统一:使用模糊匹配技术统一不同来源系统的数据,即使属性不完全相同。
快速检索:快速检索结构化客户数据,构建动态客户档案。
可扩展性:通过LangChain集成和数据连接器快速上线,使用管理和分布式基础设施扩展客户数据。
API支持:提供API以实时统一分散的客户数据。
隐私保护:确保客户数据的隐私和安全。
易于集成:与现有的LLMs和数据源系统轻松集成。
使用教程:
步骤1:创建免费的Tilores账户。
步骤2:尝试在GitHub上使用LangChain集成。
步骤3:创建基于Tilores Identity RAG的LLM应用。
步骤4:连接Tilores到你的LLM,搜索分散在多个源系统中的客户数据。
步骤5:使用实时模糊搜索技术处理搜索词的拼写错误和不准确信息。
步骤6:利用数据统一功能,将不同来源系统的数据统一成一个客户记录。
步骤7:通过API调用,实时检索和统一客户数据。
步骤8:使用统一的客户数据构建动态客户档案,并在查询时提供准确的客户数据。
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客户数据统一与检索平台
Tilores Identity RAG 是一个为大型语言模型(LLMs)提供客户数据搜索、统一和检索服务的平台。它通过实时模糊搜索技术,处理拼写错误和不准确信息,提供准确、相关且统一的客户数据响应。该平台解决了大型语言模型在检索结构化客户数据时面临的挑战,如数据来源分散、搜索词不完全匹配时难以找到客户数据,以及统一客户记录的复杂性。它允许快速检索结构化客户数据,构建动态客户档案,并在查询时提供实时统一且准确的客户数据。
AI预算优化工具,比较和计算大型语言模型API的最新价格。
LLM Price Check是一个在线工具,它允许用户比较和计算不同大型语言模型(LLM)API的价格,这些API由领先的提供商如OpenAI、Anthropic、Google等提供。该工具可以帮助用户优化他们的AI预算,通过比较不同模型的价格和性能,用户可以做出更明智的选择。
多模态大型语言模型的优化与分析
MM1.5是一系列多模态大型语言模型(MLLMs),旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构,采用以数据为中心的模型训练方法,系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等,包括密集型和混合专家(MoE)变体,并通过广泛的实证研究和消融研究,提供了详细的训练过程和决策见解,为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。
突破大型语言模型限制的自动化框架
AutoDAN-Turbo是一个自动化的、无需人为干预的框架,旨在自动发现并实施多种策略,以突破大型语言模型(LLMs)的限制。该框架能够自动开发出多样的攻击策略,显著提高了攻击成功率,并且可以作为一个统一的框架整合现有的人为设计的越狱策略。AutoDAN-Turbo的重要性在于其能够提升LLMs在对抗环境中的安全性和可靠性,为红队评估工具提供了一种新的自动化方法。
AI云端一体化解决方案,提供模型API、Serverless和GPU租赁服务。
派欧算力云是一个一站式AIGC云服务平台,提供高性价比的GPU基础设施和无缝集成的最前沿AI推理技术。它全面覆盖不同业务阶段的AI需求,加速业务发展。派欧算力云的主要优点包括:高性能的云服务产品、无需管理和运维GPU基础设施、自动弹性扩缩容、全球覆盖的GPU容器实例、7X24小时客户服务。产品背景信息显示,派欧算力云旨在为AI应用开发者提供强大的算力支持,降低开发成本,提高开发效率。
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。
AI模型选择助手
Lumigator 是 Mozilla.ai 开发的一款产品,旨在帮助开发者从众多大型语言模型(LLM)中选择最适合其特定项目的模型。它通过提供任务特定的指标框架来评估模型,确保所选模型能够满足项目需求。Lumigator 的愿景是成为一个开源平台,促进道德和透明的AI开发,并填补行业工具链中的空白。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
基于ComfyUI前端开发的LLM工作流节点集合
ComfyUI LLM Party旨在基于ComfyUI前端开发一套完整的LLM工作流节点集合,使用户能够快速便捷地构建自己的LLM工作流,并轻松地将它们集成到现有的图像工作流中。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
提供OpenAI和Claude模型支持的API服务。
API易是一个提供OpenAI和Claude模型支持的API服务平台,用户可以通过API接口调用这些模型进行各种AI任务。该平台具有稳定性高、价格优惠、无需代理即可使用等特点,适合需要AI模型支持的开发者和企业。
糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-7B是一个针对糖尿病护理领域优化的大型语言模型。它在糖尿病相关的多种任务上表现出色,包括诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等。该模型基于开源模型进行微调,使用特定疾病数据集和微调技术,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。此外,它还经过了全面的评估和临床试验,以验证其在临床应用中的有效性。
糖尿病护理专用的大型语言模型
Diabetica-1.5B是一个为糖尿病护理领域特别定制的大型语言模型,它在诊断、治疗建议、药物管理、生活方式建议、患者教育等多个与糖尿病相关的任务中表现出色。该模型基于开源模型开发,并利用特定疾病数据集进行微调,提供了一个可复现的框架,可以加速AI辅助医疗的发展。
多模态大型语言模型,支持图像和文本处理。
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型(LLMs),它结合了图像和文本处理的能力,旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
标准化AI应用开发流程的API集合
Llama Stack是一个定义和标准化生成式AI应用开发所需的构建模块的API集合。它涵盖了从模型训练和微调,到产品评估,再到生产环境中构建和运行AI代理的整个开发生命周期。Llama Stack旨在通过提供一致的、可互操作的组件,加速AI领域的创新。
AI与产品管理领域的知识社区
觅识AI社区是一个专注于人工智能与产品管理领域的知识社区,提供AI产品管理的相关知识体系和研发产品用例。社区成员有机会成为'超级个体和一人公司'。可通过邮件或社交媒体与主理人联系,加入AI PM社区。
前沿级多模态大型语言模型,实现视觉-语言任务的先进性能。
NVLM 1.0是一系列前沿级的多模态大型语言模型(LLMs),在视觉-语言任务上取得了与领先专有模型和开放访问模型相媲美的先进成果。值得注意的是,NVLM 1.0在多模态训练后,其文本性能甚至超过了其LLM主干模型。我们为社区开源了模型权重和代码。
ZML,高效灵活的编程模型框架。
ZML是一个编程模型框架,它允许用户通过简单的代码来构建和部署复杂的机器学习模型。它支持多种编程语言和平台,使得从原型设计到生产部署的过程更加高效。ZML的主要优点包括其简洁的API设计、强大的模型部署能力以及对多种硬件平台的支持。ZML适合需要快速开发和部署机器学习模型的开发者和数据科学家。
高效单遍统一生成和检索框架,适用于大型语言模型。
OneGen是一个为大型语言模型(LLMs)设计的高效单遍生成和检索框架,用于微调生成、检索或混合任务。它的核心思想是将生成和检索任务整合到同一上下文中,通过将检索任务分配给以自回归方式生成的检索令牌,使得LLM能够在单次前向传递中执行两种任务。这种方法不仅降低了部署成本,还显著减少了推理成本,因为它避免了对查询进行两次前向传递计算的需求。
开源大型语言模型工具集合
Open Source LLM Tools是一个专注于收集和展示开源大型语言模型(LLM)工具的平台。它提供了一个更新频繁的资源库,帮助开发者和研究者发现和利用最新的开源AI工具。该平台的主要优点在于其高更新频率和对活跃开源AI开发者的聚焦,使得用户能够及时获取到行业的最新动态和技术进展。
面向开发者的谷歌AI
Gemini API是Google AI Studio提供的一个强大的人工智能模型,它允许开发者轻松地将Google最大的AI模型集成到他们的应用程序中。这个API支持多种编程语言和平台,包括Python、Node.js、Go、Android、Dart (Flutter)和Swift。Gemini API的主要优点是其强大的生成能力,能够处理复杂的AI任务,如内容生成、语言理解等。此外,它还提供了Gemma开放模型,这些模型具有灵活性和可定制性,以加速负责任的AI开发。Gemini API是为那些希望利用最新AI技术来提升其应用程序的开发者设计的,无论是在生产力、图像处理、视频编辑还是其他领域。目前,Gemini API是免费的,但具体的定价策略可能会随着时间和服务的发展而变化。
创意智能平台,用于构建魔法般的AI产品
Dream Machine API是一个创意智能平台,它提供了一系列先进的视频生成模型,通过直观的API和开源SDKs,用户可以构建和扩展创意AI产品。该平台拥有文本到视频、图像到视频、关键帧控制、扩展、循环和相机控制等功能,旨在通过创意智能与人类合作,帮助他们创造更好的内容。Dream Machine API的推出,旨在推动视觉探索和创造的丰富性,让更多的想法得以尝试,构建更好的叙事,并让那些以前无法做到的人讲述多样化的故事。
多语言大型语言模型,支持多领域文本生成。
XVERSE-MoE-A36B是由深圳元象科技自主研发的多语言大型语言模型,采用混合专家模型(MoE)架构,具有2554亿的总参数规模和360亿的激活参数量。该模型支持包括中、英、俄、西等40多种语言,特别在中英双语上表现优异。模型使用8K长度的训练样本,并通过精细化的数据采样比例和动态数据切换策略,保证了模型的高质量和多样性。此外,模型还针对MoE架构进行了定制优化,提升了计算效率和整体吞吐量。
AI编程智能体语言,实现LLM与IDE之间的通信以自动化编程。
the Shire是一种AI编程智能体语言,旨在实现大型语言模型(LLM)与集成开发环境(IDE)之间的通信,以支持自动化编程。它起源于AutoDev项目,旨在为开发者提供一个AI驱动的IDE,包括DevIns,Shire的前身。Shire通过提供定制化的AI代理,使用户能够构建符合个人需求的AI驱动开发环境。
免费且快速的提示链生成器
PromptChainer 是一个旨在提高大型语言模型输出质量的工具,通过自动化提示链的生成,帮助用户将复杂任务分解成可管理的小步骤,从而获得更精确和高质量的结果。它特别适合需要多步骤和/或大量上下文和知识的任务。
使大型语言模型在长文本问答中生成细粒度引用
LongCite是一个开源的模型,它通过训练大型语言模型(LLMs)来实现在长文本问答场景中生成准确的回答和精确的句级引用。该技术的重要性在于它能够提高问答系统的准确性和可信度,使用户能够验证输出信息的来源。LongCite支持高达128K的上下文长度,并且提供了两个模型:LongCite-glm4-9b和LongCite-llama3.1-8b,分别基于GLM-4-9B和Meta-Llama-3.1-8B进行训练。
高效扩展多模态大型语言模型至1000图像
LongLLaVA是一个多模态大型语言模型,通过混合架构高效扩展至1000图像,旨在提升图像处理和理解能力。该模型通过创新的架构设计,实现了在大规模图像数据上的有效学习和推理,对于图像识别、分类和分析等领域具有重要意义。
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