15160
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
🔥 TEN-Agent — фреймворк для создания разговорных ИИ-агентов!
🌟 Он интегрирует такие инструменты, как Gemini 2.0 Multimodal Live API, OpenAI Realtime API, RTC и другие. TEN-Agent поддерживает функции реального времени, включая возможность "видеть", "слышать" и "говорить", а также предоставляет такие инструменты, как проверка погоды, веб-поиск и Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот проект позволяет создавать ИИ-агентов, способных выполнять различные действия в реальном времени и предоставляет удобное локальное окружение для работы через Docker.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
📹 Новый ИИ от NVIDIA: революция в 3D-моделировании!
📌 Источник
@bigdatai
🔥 Топ-11 трендов ИИ следующего года!
💡 Среди озвученных тенденций в развитии искусственного интеллекта — мультимодальность, большее распространение открытого кода, создание высоко персонализированных сервисов, автономные системы и создание SLM под конкретные задачи.
🌟 В ближайшем будущем в тренде будет мультимодальный искусственный интеллект, который обрабатывает информацию разного типа. А Open Source модели будут способствовать коллаборации в сообществе, улучшая качество и доступность ИИ-технологий.
🔗 Ссылка: *клик*
@bigdatai
🔥 Julep — платформа для создания AI-агентов, которые могут выполнять сложные многошаговые задачи!
🌟 Она поддерживает долгосрочную память, принятие решений и интеграцию с внешними API. Julep позволяет создавать рабочие процессы, состоящие из нескольких шагов, с возможностью принятия решений на основе выводов моделей, параллельной обработки и использования инструментов в рамках задач. Платформа идеально подходит для разработки более сложных AI-приложений, которые требуют выполнения многозадачности и взаимодействия с внешними системами. Ключевые особенности включают сохранение состояния агентов, управление задачами и восстановление процессов.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
🌟 MiniVLA: компактная Vision-Language-Action модель для робототехники.
AI-лаборатория Стенфордского университета представила модель MiniVLA — усовершенствованную версию Vision-Language-Action (VLA), компактную альтернативу OpenVLA.
Отличительная особенность MiniVLA - сокращенное в 7 раз количество параметров (1 млрд. против 7 миллиардов у OpenVLA), что дает значительное ускорение процессов обучения и инференса.
В архитектуре MiniVLA используется тот же ViT для обработки изображений, что и в OpenVLA, однако в качестве языковой модели используется Qwen 2.5 0.5B вместо Llama 2 7B.
Обучение языковой модели основано на датасете Llava-1.5-Instruct VQA, аналогично базовой модели Prismatic VLM в OpenVLA. Несмотря на уменьшение размера, MiniVLA демонстрирует сопоставимую с OpenVLA производительность в рамках бенчмарка Libero-90 (61.4% против 62%).
Одно главных усовершенствований MiniVLA - применение векторного квантования (VQ) для кластеризации действий (action chunking). Вместо дискретного представления действий, модель прогнозирует их последовательности, которые кодируются в виде M кодовых индексов с помощью VQ-BeT5. Это существенно повышает производительность на Libero-90.
Так, MiniVLA с VQ h8 (action chunks) достигает 77% успеха, в то время как базовая модель MiniVLA и OpenVLA демонстрируют 61.4% и 62% соответственно.
MiniVLA поддерживает подачу на вход нескольких изображений, что позволяет использовать "историю изображений" и серию снимков с носимых целевым роботом камер. Мульти-кадровая возможность способствует повышению производительности на Libero-90: модель MiniVLA с VQ h8 и историей изображений (history=2) достигает 82% успешности, а с кадрами с новимой камеры — 82.1%.
По сделанным замерам производительности, MiniVLA показывает в 2.5 раза более высокую скорость инференса, чем OpenVLA (12.5Hz против 5Hz) на одном GPU NVIDIA L40s.
▶️В репозитории на HF опубликованы несколько вариантов MiniVLA:
🟢Prism with Qwen 2.5 0.5B backbone
🟢MiniVLA 1B Wrist VQ
🟢MiniVLA VQ 1B
🟢MiniVLA Image History (T=2) VQ 1B
🟢MiniVLA 1B
🟢MiniVLA 1B VQ Trained on Bridge V2
📌Лицензирование: MIT License.
🟡Статья
🟡Набор моделей
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VLA #MiniVLA
В Х набирает популярность пост задача, на которую у одного участника (о1 pro) якобы ушло 4 часа 😂.
Автор сам уточнил, что это неправда, несмотря на то, что многим поверился скриншот. На самом деле правильное решение другой участник (o1 pro) нашел всего за одну минуту.
@bigdatai
🔥 gitingest — это инструмент для извлечения и анализа данных из репозиториев Git!
🌟 Он позволяет автоматизировать сбор информации, такой как изменения в коммитах, ветках, авторах, и преобразовывать эти данные в форматы, удобные для работы с LLM.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
📌Как линейная алгебра может помочь при разработке web-приложения.
Интересная и познавательная статья разработчика Ивана Шубина о том, как он использовал матрицы для создания интерактивного редактора диаграмм Schemio.
Изначально, редактор позволял создавать простые фигуры и манипулировать ими, но с введением иерархии объектов возникла необходимость в сложных преобразованиях координат. Матрицы стали ключом к решению этой проблемы, позволяя эффективно управлять перемещением, вращением и масштабированием объектов.
Для преобразования глобальных и локальных координат между собой использовались матричные преобразования. Умножение матриц дало возможность комбинировать преобразования, а инверсия матрицы помогает переводить координаты из глобальных в локальные.
Иван подробно описывает, как матрицы помогают управлять поворотом и масштабированием объектов относительно опорной точки и как они используются при монтировании и демонтировании объектов, чтобы избежать нежелательных коллизий.
Таким образом, матричная математика стала решением для расширения возможностей редакторе Schemio.
🔜 Читать полную версию статьи
#Math #LinearAlgebra #Webdev
Профессия аналитика данных — одна из самых высокооплачиваемых и перспективных в сфере IT.
На курсе «Аналитик данных» от Нетологии вы с нуля освоите необходимые навыки за 7 месяцев под руководством опытных наставников-практиков.
Вы изучите SQL, Python, Power BI — ключевые инструменты для работы с данными. Научитесь использовать статистические методы, строить и проверять гипотезы. Создадите 4 полноценных проекта для своего портфолио и выполните более 20 практических заданий.
А по окончании курса получите диплом о профпереподготовке и сможете претендовать на должность junior-аналитика.
Начните свой путь в сфере аналитики данных — присоединяйтесь к программе.
Промокод BIGDATA45 даст повышенную скидку 45% от цены курса.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5ykCkoa
⚡️Announcing Groq Summary!
Расширение с открытым исходным кодом для использования Groq в браузере.
📌 Github: https://github.com/jose-mdz/groq-chrome-ext
📌 Расширение: summary/lfehmciachpbanabhdgccidilnnkffjn
@bigdatai
🔍 Steel Browser — инструмент для автоматизации браузера с поддержкой API, который работает в облаке!
🌟 Он позволяет запускать сессии Puppeteer, Playwright, и Selenium, обеспечивая низкое время запуска (менее секунды при нахождении клиента в том же регионе) и продолжительные сессии до 24 часов. Steel предлагает возможности управления сессиями, включая сохранение и повторное использование cookies и локального хранилища, а также встроенные механизмы для обхода CAPTCHA и маскировки подлинности браузера.
🌟 Проект направлен на упрощение автоматизации браузеров, предоставляя интеграцию с популярными инструментами и обеспечивая высокую производительность. Steel предназначен для разработчиков, работающих с браузерной автоматизацией, и предоставляет функции мониторинга и отладки через встроенный Session Viewer.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
🔥 Bolt.diy — это проект с открытым исходным кодом, позволяющий разрабатывать полнофункциональные веб-приложения с использованием генеративных AI-моделей!
🌟 Инструмент поддерживает интеграцию с такими моделями, как OpenAI, Anthropic, HuggingFace и другими, через единый API.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
🔥 Курс Математика Машинного обучения: Что такое тензоры.
📌 Видео
📌Colab с кодом
@data_math
✔️ OpenAI представила функцию «Проекты» для ChatGPT.
OpenAI анонсировала новую функцию «Проекты» для своего чат-бота ChatGPT. Эта функция позволит пользователям группировать чаты и данные, упрощая использование ChatGPT для конкретных задач.
Пользователи смогут объединять в проекты пользовательские данные, разговоры, GPT и простые чаты. Каждый чат в проекте будет иметь доступ ко всей информации внутри него. OpenAI продемонстрировала "Проекты" на седьмом по счету стриме цикла анонсов "12 Days of OpenAI"
openai.com
✔️ Anthropic разработала платформу для анализа использования больших языковых моделей.
Anthropic создала платформу Clio для изучения особенностей применения больших языковых моделей в реальных условиях. Clio использует LLM для анализа миллионов диалогов, выявляя общие закономерности использования без нарушения конфиденциальности пользователей. Платформа группирует диалоги по схожести, создаёт обобщённые описания тем и определяет возможные нарушения правил использования. В отличие от традиционных методов, Clio не предполагает просмотра диалогов людьми.
Anthropic применяет Clio для повышения безопасности Claude. Clio помогает выявлять скоординированные злоупотребления и отслеживать неизвестные угрозы, особенно в важные периоды запуска новых функций. Компания планирует сделать Clio доступной для общественности с целью формирования культуры прозрачности в сфере ИИ.
anthropic.com
✔️ NVIDIA QUEEN: алгоритм потоковой передачи видео с произвольной точкой обзора.
QUEEN (QUantized Efficient ENcoding) - это новый алгоритм, разработанный NVIDIA для эффективного кодирования и потоковой передачи видео с произвольной точкой обзора. QUEEN использует динамические гауссианы для представления сцены, что позволяет достичь высокого качества изображения при минимальном размере модели.
Алгоритм способен сократить размер модели до 0,7 МБ на кадр, обеспечивая при этом быстрое обучение (менее 5 секунд) и высокую скорость рендеринга (около 350 кадров в секунду). QUEEN основан на квантовании и разрежении атрибутов гауссиан и использует адаптивную маскирующую технику для разделения статического и динамического контента.
research.nvidia.com
✔️ Microsoft представила новую модель Phi-4.
Новая языковая модель Phi-4 от Microsoft Research демонстрирует производительность, сравнимую с гораздо более крупными моделями, используя всего 14 миллиардов параметров. Phi-4 превосходит свою обучающую модель, GPT-4, в ответах на вопросы по науке и технике и демонстрирует особую эффективность в математике: 56,1% правильных ответов на вопросы университетского уровня и 80,4% на задачи из математических олимпиад.
Phi-4 уже доступна в рамках ограниченного превью на платформе Azure AI Foundry для исследовательских целей. В открытый доступ Phi-4 будет опубликована на следующей неделе.
techcommunity.microsoft.com
✔️ Cadbury борется с искусственным интеллектом, засоряя обучающие данные бессмыслицей.
Индийский филиал кондитерской компании Cadbury начал рекламную кампанию под названием «Сделаем ИИ посредственным снова», целью которой является замедлить развитие искусственного интеллекта путем внесения искажений в обучающие данные.
Компания создала «первую в мире серверную ферму», генерирующую тысячи синтетических веб-сайтов, заполненных бессмысленным текстом. Цель состоит в том, чтобы «загрязнить» данные, которые модели искусственного интеллекта собирают из Интернета, вызывая ошибки, требующие постоянного вмешательства человека.
techspot.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Освойте универсальные навыки в мире цифровых профессий — научитесь работать с SQL, Python, Power BI и DataLens на бесплатном курсе от Нетологии.
В результате вы:
— разберётесь в основах Python для анализа данных и узнаете, как извлекать информацию.
— научитесь делать запросы и отчёты с помощью SQL.
— сможете строить интерактивные дашборды в Power BI и DataLens.
Курс подойдёт новичкам и тем, кто хочет расширить свои навыки.
Присоединяйтесь
🎁 После бесплатного курса вы пройдете карьерную консультацию и сможете дальше развивать навыки на курсе Аналитик данных или Data Scientist в Нетологии с выгодой до 50%.
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5yHKtgp
Уголок AI-энтузиастов от Сбера 🤖
Sber AI Lab — центр экспертизы Сбера в области искусственного интеллекта и активный участник глобального научного комьюнити.
✅ Команда создаёт полезные алгоритмы, фреймворки и технологии в разных сферах: от банкинга до медицины.
✅ Топ по количеству научных статей на A*/A конференции и Q1 журналы в Сбере
✅ Среди open-source решений лаборатории ИИ: LightAutoML (победитель Kaggle Grand Prix 2024), RePlay, pytorch-lifestream, eco2ai и другие инструменты. Узнать больше о решениях можно на GitHub.
Ты можешь стать частью нашей команды и сделать свой вклад в развитие AI-проектов в интересных тебе направлениях тут.
📖 Эта статья рассматривает расширенную концепцию обучения в контексте, где модели языка могут адаптироваться и учиться на основе примеров, представленных в контексте!
🌟 Она предлагает более широкую перспективу, в которой рассматриваются не только задачи обучения с несколькими примерами, но и более сложные процессы мета-обучения, такие как адаптация к задачам, извлечение зависимостей и обобщение знаний.
🔗 Ссылка: *клик*
@bigdatai
🌟 DepthLab: инпейнт карт глубины на основе диффузионных моделей.
DepthLab - диффузионный механизм инпейнта карт глубины с двумя параллельными ветвями для задач заполнения 3D-сцен, генерации сцен на основе текстовых промптов, реконструкции с использованием DUST3R и заполнение глубины LiDAR.
Первая ветвь, Reference U-Net извлекает признаки из RGB-изображений, которые служат условием для второй ветви.
Вторая ветвь, Estimation U-Net, обрабатывает имеющиеся данные о глубине и маску, определяющую области, требующие восстановления. Признаки RGB, полученные из Reference U-Net, последовательно интегрируются в Estimation U-Net, что позволяет управлять процессом восстановления.
Взаимодействие между ветвями Reference U-Net и Estimation U-Net реализуется механизмом cross-attention, который использует CLIP encoder.
Архитектура DepthLab опирается на наработки Marigold и Stable Diffusion V2. Кодирование RGB-изображений и карт глубины в латентное пространство осуществляется VAE. Маска также кодируется с помощью VAE, что позволяет сохранить детальную информацию о форме и границах.
Обучение DepthLab проводилось на двух синтетических датасетах: Hypersim (54 тысячи обучающих образцов) и Virtual KITTI (20 тысяч обучающих образцов). Для расширения обучающей выборки использовались случайные искажения изображений и несколько стратегий маскирования: штрихи, окружности, квадраты и их комбинации.
Оценка качества восстановления проводилась на 5 наборах: NYUv2, KITTI, ETH3D, ScanNet, DIODE. В качестве метрик использовались абсолютная относительная ошибка (AbsRel) и точность в пределах δ1 = 1.25.
Результаты тестов демонстрируют, что DepthLab превосходит как дискриминативные (DiverseDepth, MiDaS, LeReS, Omnidata, HDN, DPT, DepthAnything, DepthAnythingV2), так и генеративные (Marigold, DepthFM, GeoWizard) методы в постоении карт глубины.
Для локального инференса потребуются модели:
🟢Marigold checkpoint;
🟢Энкодер CLIP-ViT-H-14-laion-2B;
🟢Набор чекпоинтов DepthLab.
▶️Локальная установка и инференс:
# Clone repo
git clone https://github.com/Johanan528/DepthLab.git
cd DepthLab
# Create conda env
conda env create -f environment.yaml
conda activate DepthLab
# Run inference
cd scripts
bash infer.sh
Сделали для вас подборку из полезных статей по AI/ML
Недавно наткнулись на блог YADRO на Хабре. Кто не знает, это крупный производитель IT-оборудования, и в их блоге мы нашли годные статьи по AI/ML.
Если интересуешься AI-задачами в бизнесе, то это для тебя:
→ Как мы исследовали энергоэффективность инференса нейросетей на планшете
→ Действительно ли большие языковые модели галлюцинируют? Эксперимент
→ Как мы построили модель прогнозирования выхода жестких дисков из строя
И подписывайся на блог — статьи по AI/ML тут выходят минимум раз в месяц.
🔥 Onyx — платформa для интеграции AI-чатов с документами, приложениями и членами вашей команды!
🌟 Это позволяет создавать чат-ассистентов, которые могут взаимодействовать с данными, хранящимися в различных инструментах (Slack, Google Drive, Jira и т. д.). Он поддерживает локальную установку или облачное развертывание и позволяет безопасно управлять доступом и конфиденциальностью данных.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
⚡️ Математика машинного обучения.Базовые понятия тензорного исчисления. Урок 3
📌 Видео
📌 Урок 1 / Урок2
📌 Colab
@bigdatai
🔥 SWE-agent — проект, предназначенный для автоматизации процесса разработки программного обеспечения с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта!
🌟 SWE-agent (Software Engineering Agent) — это агент, который помогает разработчикам в автоматизации рутинных задач, таких как написание кода, тестирование, документация и другие аспекты разработки.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
🔥 PSHuman — новый инструмент для генерации 3D-модели человека из одного изображения!
🌟 Он создает подробную геометрию и реалистичный трехмерный облик человека в различных позах в течение всего одной минуты!
🔐 Лицензия: MIT
🔗 Страница проекта: *клик*
📖 Arxiv
🖥 Github
@bigdatai
⚡️ Релиз IBM Granite 3.1.
IBM представила Granite 3.1, обновление семейства открытых и высокопроизводительных LLM, оптимизированных для корпоративного использования. Обновление принесло семейству повышение производительности, точности в критически важных корпоративных сценариях: использование инструментов, RAG и рабочие процессы на основе AI агентов.
В этом релизе особое внимание уделялось улучшению обработки длинных текстов благодаря расширенному контекстному окну и детекту галлюцинаций. Все модели семейства Granite 3 получили длину контекстного окна в 128 тысяч токенов. Для сравнения, это примерно 300-страничная книга.
Набор LLM Granite 3.1 8B и 2B, базовые и инструктивные версии. Флагманская Granite 3.1 8B достигает одних из самых высоких средних баллов среди открытых моделей своего класса на Hugging Face OpenLLM Leaderboard.
MoE-модели Granite 3.1 3B и 1B c 800M и 400M активных параметров соответственно и их инструктивные версии.
Granite Embedding в 4 размерах (125M и 30M для английского языка и 278M и 107М - мультиязычные), которые поддерживают 12 языков: английский, немецкий, испанский, французский, японский, португальский, арабский, чешский, итальянский, корейский, голландский и китайский.
Granite Guardian 3.1 8B и 2B - специализированные модели обнаружения галлюцинаций при вызовах функций. Они отслеживают каждый вызов функции на предмет синтаксических и семантических отклонений, повышая достоверность и управляемость в рабочих процессах.
▶️Вместе с моделями, IBM представила инструменты и фреймворки с открытым исходным кодом:
🟠Docling - инструмент для подготовки документов к RAG, предобучению и тонкой настройке ( извлечение информации из форматов PDF, DOCX, изображения, PPTX, XLSX, HTML и AsciiDoc).
🟠Bee - фреймфорк создания масштабируемых приложений на основе AI агентов.
⚠️ Все модели Granite 3.1, Granite Guardian 3.1 и Granite Embedding доступны в средах: IBM watsonx.ai, Hugging Face, LM Studio, Ollama и Replicate.
📌Лицензирование: Apache 2.0 license.
🟡Статья
🟡Набор моделей
🟡Документация
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #LLM #Embeddings #IBM #Granite
🔥 gitdigest — это инструмент для анализа истории репозиториев Git и создания сводной статистики по изменениям в коде!
💡 Он собирает данные о коммитах, авторах, частоте изменений, а также об общем объеме внесенных правок, предоставляя метрики для анализа активности разработчиков и структуры проекта.
🔍 Основные возможности:
🌟 Анализ истории коммитов: Сбор данных о количестве коммитов, их авторах и временных интервалах.
🌟 Извлечение информации о типах изменений: добавления, удаления строк и файлов.
🌟 Визуализация статистики: Генерация отчетов о вкладе разработчиков.
🌟 Возможность анализа продуктивности и выявления "узких мест" в разработке.
🌟 Интеграция с CI/CD: Подходит для автоматического анализа репозитория в процессе разработки.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github
@bigdatai
🔥 Gemini Cookbook от Google — руководство для работы с API Gemini!
🌟 В нем собраны быстрые стартовые инструкции, учебные примеры и руководство по использованию различных функций API, таких как обработка текста, изображений, аудио и видео, а также интеграция с кодом.
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@bigdatai
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
⚡️ xAI выпустили grok-2-1212 и grok-2-vision-1212
Grok можно использовать совершенно бесплатно на X:
Потестить: https://huggingface.co/spaces/akhaliq/anychat
@bigdatai
🔥 Курс по Ollama — создавайте ИИ-приложения локально!
🌟 C такими инструментами, как Ollama, вы можете привнести передовые возможности ИИ прямо в свою локальную среду. Изучение того, как использовать локальные большие языковые модели (LLM), может открыть целый мир возможностей. Локальные LLM обеспечивают больший контроль, настройку и конфиденциальность данных по сравнению с облачными системами ИИ.
🕞 Продолжительность: 2:57:23
🔗 Ссылка: *клик*
#курс #ollama #machinelearning
@bigdatai
🔍 RAGLite — это инструмент для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG), подходом, который улучшает качество генерации текстов с помощью поиска релевантной информации!
🌟 RAGLite упрощает интеграцию поиска и генерации, предоставляя средства для работы с векторным поиском, поиском по ключевым словам и гибридными методами. Его функционал включает внедрение документов, извлечение фрагментов, ранжирование и создание ответов на основе найденных данных.
🌟 Инструмент поддерживает использование различных моделей машинного обучения для поиска и генерации, интеграцию с базами данных и настройку пользовательского интерфейса в стиле ChatGPT. RAGLite может быть развернут локально или на платформах, таких как Slack или Microsoft Teams, что делает его полезным для приложений, требующих адаптивной генерации текста, как, например, интеллектуальные чат-боты или системы поиска знаний.
🔐 Лицензия: MPL-2.0
🖥 Github
@bigdatai