neuml/txtai

Универсальный фреймворк ИИ

txtai — это универсальный AI-фреймворк для семантического поиска, оркестрации LLM и рабочих процессов языковых моделей.

Ключевым компонентом txtai является база данных встраиваний, которая представляет собой объединение векторных индексов (разрежённых и плотных), графовых сетей и реляционных баз данных.

Эта основа позволяет использовать векторный поиск и/или служит мощным источником знаний для приложений больших языковых моделей (LLM).

Создавайте автономные агенты, процессы поиска с дополненной генерацией (RAG), многомодельные рабочие процессы и многое другое.

Краткое описание особенностей txtai:

• 🔎 Векторный поиск с помощью SQL, объектное хранение, тематическое моделирование, графовый анализ и мультимодальное индексирование
• 📄 Создавать вложения для текста, документов, аудио, изображений и видео
• 💡 Конвейеры, основанные на языковых моделях, которые запускают запросы LLM, ответы на вопросы, маркировку, транскрипцию, перевод, суммирование и многое другое
• ↪️️ Рабочие процессы для объединения конвейеров и агрегирования бизнес-логики. Процессы TXTAI могут быть простыми микросервисами или многомодельными рабочими процессами.
• 🤖 Агенты, которые интеллектуально соединяют вложения, конвейеры, рабочие процессы и другие агенты для автономного решения сложных задач

All-in-one AI framework

txtai is an all-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflows.

The key component of txtai is an embeddings database, which is a union of vector indexes (sparse and dense), graph networks and relational databases.

This foundation enables vector search and/or serves as a powerful knowledge source for large language model (LLM) applications.

Build autonomous agents, retrieval augmented generation (RAG) processes, multi-model workflows and more.

Summary of txtai features:

• 🔎 Vector search with SQL, object storage, topic modeling, graph analysis and multimodal indexing
• 📄 Create embeddings for text, documents, audio, images and video
• 💡 Pipelines powered by language models that run LLM prompts, question-answering, labeling, transcription, translation, summarization and more
• ↪️️ Workflows to join pipelines together and aggregate business logic. txtai processes can be simple microservices or multi-model workflows.
• 🤖 Agents that intelligently connect embeddings, pipelines, workflows and other agents together to autonomously solve complex problems
• ⚙️ Web and Model Context Protocol (MCP) APIs. Bindings available for JavaScript, Java, Rust and Go.
• 🔋 Batteries included with defaults to get up and running fast