Embedditor 是一個開源的 MS Word 替代品,用於嵌入,最大化向量搜索的效果。它提供了一個用於改善嵌入元數據和令牌的用戶友好介面。通過高級的 NLP 清理技術,如 TF-IDF 正規化,用戶可以提高其 LLM 相關應用的效率和準確性。Embedditor 還通過根據其結構智能地拆分或合併內容並添加空白或隱藏令牌,優化從向量數據庫中獲取的內容的相關性。此外,它通過允許在個人計算機上或專用企業雲或本地環境中進行本地部署來提供安全的數據控制。通過過濾掉不相關的令牌,用戶可以節省高達40%的嵌入和向量存儲成本,同時獲得更好的搜索結果。
1. 從 Embedditor 的 GitHub 存儲庫安裝 Docker 映像。 2. 安裝完成後,運行 Embedditor Docker 映像。 3. 透過網頁瀏覽器訪問 Embedditor 的用戶界面。 4. 使用用戶友好的界面改善嵌入元數據和令牌。 5. 應用高級 NLP 清理技術以提高令牌質量。 6. 通過基於結構拆分或合併內容來優化從向量數據庫獲取的內容的相關性。 7. 探索根據結構拆分或合併內容的功能。 8. 添加空白或隱藏令牌以提高語義相關性。 9. 通過在本地部署 Embedditor 或專用企業雲或本地環境中進行部署來控制數據。 10. 通過過濾掉不相關的令牌並改進搜索結果,實現成本節省。
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