[AI Embedchain] 开始使用 - 介绍

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date = 2024-08-04T09:59:26+08:00
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description = 'Embedchain 是一个开源框架，旨在简化个性化人工智能应用的创建和部署。它提供了一个流畅的流程来管理各种类型的非结构化数据，并通过多样化的API允许用户根据自己的数据进行个性化提取信息、找到精确答案或进行交互式聊天对话。'
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什么是 Embedchain？

Embedchain 是一个开源框架，它简化了创建和部署个性化人工智能应用的过程。其核心设计原则是“常规但可配置”，旨在同时服务于软件工程师和机器学习工程师。

Embedchain 优化了个性化大型语言模型（LLM）应用的创建过程，提供了一个流畅的流程来管理各种类型的非结构化数据。它高效地将数据分割成易于管理的块，生成相关嵌入，并将它们存储在向量数据库中以优化检索。通过一套多样化的API，它允许用户提取上下文信息、找到精确答案或进行交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行个性化。

Embedchain 面向谁？

Embedchain 面向多种用户，包括人工智能专业人士如数据科学家和机器学习工程师，以及刚刚开始人工智能旅程的人，如大学生、独立开发者和爱好者。基本上，它是为任何对人工智能感兴趣的人设计的，无论他们的专业水平如何。

我们的API既用户友好又可适应，使初学者能够轻松地用仅4行代码创建由LLM驱动的应用。同时，我们为构建个性化AI应用的每个方面提供了广泛的自定义选项。这包括选择LLM、向量数据库、加载器和分块器、检索策略、重新排名等。

我们平台清晰且结构良好的抽象层确保用户可以根据自己的具体需求定制系统，无论是制作一个简单的项目还是一个复杂、细腻的AI应用。

为什么使用 Embedchain？

为生产用途开发个性化AI应用面临许多复杂性，例如：

• 集成和索引来自不同来源的数据。
• 为每个来源确定最佳数据分块方法。
• 与定期更新的数据源同步RAG（检索增强生成）管道。
• 在向量存储中实施高效的数据存储。
• 决定是否在文档块中包含元数据。
• 处理权限管理。
• 配置大型语言模型（LLMs）。
• 选择有效的提示。
• 选择合适的检索策略。
• 评估你的RAG管道的性能。
• 将管道部署到生产环境中，等等。

Embedchain 旨在简化这些任务，提供常规但可定制的API。我们的解决方案处理加载、分块、索引和检索数据的复杂过程。这使您能够专注于对您的特定用例或业务目标至关重要的方面，确保开发过程更加顺畅和集中。

它是如何工作的？

Embedchain 通过以下简单步骤轻松将数据添加到您的RAG管道中：

1. 自动数据处理：自动识别数据类型并加载。
2. 高效数据处理：系统为数据的关键部分创建嵌入。
3. 灵活数据存储：可以选择在向量数据库中存储这些处理过的数据的位置。

当用户提出问题时，无论是聊天、搜索还是查询，Embedchain 简化了响应过程：

1. 查询处理：将用户的问题转换成嵌入。
2. 文档检索：然后使用这些嵌入在数据库中找到相关文档。
3. 答案生成：LLM使用相关文档来制定精确答案。

使用 Embedchain，您不必担心构建个性化AI应用的复杂性。它提供了一个易于使用的界面，用于开发任何类型数据的应用。

引用

• github
• doc
• AI 博客 - 从零开始学AI
• 公众号 - 从零开始学AI