Dabarqus

Outil d'intégration de données privées avec les grands modèles linguistiques de l'IA.

Produit OrdinaireProgrammationRAGLLM

Dabarqus est un framework de génération augmentée par la récupération (RAG) qui permet aux utilisateurs de fournir des données privées en temps réel aux grands modèles linguistiques (LLM). Cet outil, grâce à ses API REST, SDK et outils CLI, permet aux utilisateurs d'intégrer facilement diverses sources de données (comme des PDF, des e-mails et des données brutes) dans un index sémantique appelé « répertoire de connaissances ». Dabarqus prend en charge les invites de style LLM, permettant aux utilisateurs d'interagir simplement avec le répertoire de connaissances sans avoir à construire des requêtes spécifiques ou à apprendre un nouveau langage de requête. De plus, Dabarqus prend en charge la création et l'utilisation de plusieurs index sémantiques (répertoires de connaissances), permettant d'organiser les données par thème, catégorie ou autres critères de regroupement. Le contexte produit de Dabarqus montre qu'il vise à simplifier l'intégration des données privées avec les modèles linguistiques de l'IA, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de la récupération des données.

Intégration de plusieurs sources de données
y compris les PDF
les e-mails et les données brutes.
Interaction avec le répertoire de connaissances via des invites de style LLM
sans langage de requête spécifique.
API REST fournie pour une intégration facile avec les outils de développement existants.
Création et gestion de plusieurs index sémantiques (répertoires de connaissances).
SDK Python et JavaScript fournis pour une intégration simplifiée aux projets.
Sortie compatible LLM pour une collaboration transparente avec les fournisseurs de LLM comme ChatGPT et Ollama.
Compatibilité avec les systèmes d'exploitation Linux

Dabarqus cible les développeurs et les data scientists qui ont besoin d'intégrer des données privées dans des modèles linguistiques de l'IA pour améliorer les performances et la précision de ces modèles. Dabarqus simplifie l'intégration et la recherche des données
permettant à ces professionnels de développer et de déployer plus efficacement des applications basées sur des modèles linguistiques.

Un développeur utilise Dabarqus pour intégrer des documents PDF internes à une entreprise dans un chatbot afin d'offrir une meilleure recherche d'informations.
Un data scientist utilise Dabarqus pour stocker des données de recherche dans un répertoire de connaissances afin de les utiliser dans un modèle d'apprentissage automatique.
Une entreprise utilise Dabarqus pour intégrer les historiques du service client dans un modèle linguistique afin d'offrir un service client plus personnalisé.

1. Téléchargez et installez le client Dabarqus.
2. Stockez les sources de données (comme les PDF
les e-mails) dans le répertoire de connaissances spécifié via l'interface en ligne de commande ou l'API.
3. Utilisez des invites de style LLM pour interroger le répertoire de connaissances et récupérer les informations pertinentes.
4. Intégrez les données récupérées dans vos applications existantes à l'aide de l'API REST et des SDK de Dabarqus.

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Dabarqus

Dabarqus Alternatives

Dabarqus — Outil d'intégration de données privées avec les grands modèles linguistiques de l'IA.

Générateur Firecrawl LLMs.txt — Outil de génération de fichiers texte intégrés à partir de sites Web pour l'entraînement et l'inférence des LLM

llmstxt-generator — Outil permettant de générer des fichiers texte intégrant le contenu de sites web pour l'entraînement et l'inférence de modèles LLM.

Visualiseur GraphRAG — Un outil web permettant de visualiser et d'explorer les données générées par l'outil Microsoft GraphRAG.

WhyHow Knowledge Graph Studio — Studio de graphe de connaissances WhyHow open source, facilitant la création de flux de travail d'IA de graphes dynamiques

Extractous — Outil d'extraction de données non structurées rapide et efficace

HumanLayer — API et SDK d'intégration humaine pour les retours, les entrées et les approbations des agents IA.

Inquir — Créez votre propre moteur de recherche avancé, intégrant la technologie de l'IA.

rag-chatbot — Un chatbot capable de dialoguer localement avec plusieurs fichiers PDF.

gptme — Assistant personnel IA dans votre terminal, avec outils locaux.

Epsilla — Construisez des applications LLM prêtes pour la production sans codage.

Techniques RAG — Ensemble révolutionnaire de techniques pour les systèmes de génération augmentée par la recherche.

Album IA — Album IA : un album photo piloté par l'IA, générant automatiquement les métadonnées des images et permettant de dialoguer avec elles.

LazyLLM — Outil de développement permettant de construire des applications de grands modèles multi-agents à faible code

Semantic Kernel — SDK intégrant des grands modèles de langage

RAGElo — Outil de classement Elo pour les agents LLM basés sur RAG

DB-GPT — Framework de développement d'applications de données natives pour l'IA

Create-tsi — Boîte à outils d'IA générative RAG pour la génération d'applications IA low-code.

Algomax — Simplifie l'évaluation des sorties des modèles LLM et RAG, et offre des informations sur les indicateurs qualitatifs.

Crosshatch — Crosshatch est une plateforme offrant une expérience ultra-personnalisée grâce aux préférences et aux données historiques des utilisateurs pour des services sur mesure.

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

Hugo Translator — Outil de traduction d'articles basé sur les LLM, traduisant et créant automatiquement des fichiers Markdown multilingues.

Aviator Agents — Framework d'agents basé sur LLM, utilisé pour effectuer des migrations de code à grande échelle dans les dépôts de code.

llm-commit — Un plugin pour générer des messages de commit Git avec un LLM

Noloco — Noloco est une plateforme no-code puissante qui aide les entreprises à automatiser et à intégrer leurs processus métier grâce à des outils flexibles.

Crawl4LLM — Outil de crawling Web performant pour le pré-entraînement des LLM, axé sur l'extraction efficace de données Web de haute qualité.

hallucination-leaderboard — Un classement comparant les performances de grands modèles de langage (LLM) en matière d'hallucinations lors de la synthèse de courts documents.

wdoc — wdoc est un puissant système RAG (Retrieval Augmented Generation) conçu pour traiter et interroger des documents de différents types.

VisionAgent — VisionAgent est une bibliothèque permettant de générer du code pour résoudre des tâches de vision par ordinateur, et compatible avec plusieurs fournisseurs de LLM.

OmniParser V2 — OmniParser V2 est une technologie permettant de transformer n'importe quel LLM en agent utilisable par ordinateur.