Начать работу с Verba, открытым фреймворком RAG, проще простого. У вас есть несколько вариантов установки и настройки в зависимости от ваших предпочтений и требований.

Установка через pip

Самый простой способ начать - установить Verba с помощью pip. Просто запустите следующую команду в вашем терминале или командной строке:

pip install golden-verba

После завершения установки вы можете запустить Verba, введя verba start в терминале. Это запустит приложение Verba, и вы сможете получить к нему доступ, перейдя по адресу http://localhost:8000 в своем веб-браузере.

Использование Docker

Verba также предоставляет Docker-образ, что упрощает развертывание и запуск приложения в контейнерной среде. Чтобы использовать Docker-образ, выполните следующие шаги:

1. Установите Docker на своей системе, если вы еще этого не сделали.
2. Загрузите Docker-образ Verba:

   docker pull goldenverba/verba
   

3. Запустите контейнер Verba:

   docker run -p 8000:8000 goldenverba/verba
   

4. Получите доступ к приложению Verba по адресу http://localhost:8000.

Сборка из исходного кода

Если вы предпочитаете собирать Verba из исходного кода, вы можете следовать инструкциям, предоставленным в репозитории Verba на GitHub. Этот вариант позволяет вам настраивать приложение и участвовать в его разработке.

Настройка API-ключей

Verba поддерживает различные языковые модели, включая OpenAI, Cohere и Anthropic. Чтобы использовать эти модели, вам необходимо предоставить соответствующие API-ключи. Вы можете установить API-ключи в консоли администратора Verba, доступной по адресу http://localhost:8000/admin.

С этими вариантами установки и настройки вы можете быстро начать работу с Verba и начать исследовать возможности фреймворка RAG для ваших потребностей в обработке данных и ответах на вопросы.

Verba - это открытый фреймворк, который предлагает комплексный и удобный интерфейс для работы с крупными языковыми моделями (LLM) и методами Retrieval Augmented Generation (RAG). Давайте более подробно рассмотрим некоторые из его ключевых функций:

Управление документами:

• Verba позволяет легко импортировать и управлять вашими данными, включая PDF, Markdown-файлы и многое другое.
• Система разбиения на фрагменты обеспечивает разделение вашего контента на управляемые сегменты, оптимизируя производительность ваших LLM.
• Verba поддерживает различные модели встраивания, включая Sentence Transformer и Cohere, что позволяет работать с многоязычным контентом.

Семантический поиск:

• Менеджер ретривера в Verba отвечает за обеспечение извлечения наиболее релевантного контента для ваших запросов.
• Используя мощь LLM, Verba может понимать контекст и смысл ваших вопросов, предоставляя точные и подробные ответы.
• Интуитивно понятный пользовательский интерфейс упрощает исследование ваших данных и поиск необходимой информации.

Генерация текста:

• Модуль генерации Verba позволяет генерировать текст на основе извлеченного контента, например, создавать рекламные объявления в Facebook или стихи.
• Вы можете выбирать из различных языковых моделей, включая OpenAI и Cohere, для генерации желаемого вывода.
• Эта функция позволяет быстро и эффективно создавать контент, адаптированный к вашим конкретным потребностям.

Модульная и расширяемая конструкция Verba позволяет настраивать и расширять его возможности в соответствии с вашими уникальными требованиями. Будь то техническая документация, научные статьи или любой другой тип контента, Verba предоставляет мощное и удобное решение для извлечения информации и генерации соответствующего текста.

Модульная конструкция Verba позволяет легко интегрировать различные модели встраивания и извлечения, чтобы соответствовать вашим конкретным потребностям. Эта гибкость является ключевым преимуществом фреймворка.

Менеджер встраивания в Verba поддерживает несколько моделей, включая мощные модели Sentence Transformer и Cohere Multilingual. Это означает, что вы можете работать с документами на различных языках и все еще извлекать релевантную информацию, даже если ваш запрос на другом языке.

Менеджер ретривера отвечает за обеспечение извлечения наиболее релевантного контекста для данного запроса. Разделяя этот компонент на модули, Verba позволяет вам экспериментировать с различными стратегиями извлечения и найти ту, которая лучше всего подходит для вашего случая использования.

Независимо от того, работаете ли вы с технической документацией, научными статьями или любым другим типом неструктурированных данных, модульная архитектура Verba наделяет вас возможностью построить настраиваемый конвейер RAG, который обеспечивает точные и подробные ответы на ваши запросы.

Verba - это открытый фреймворк, который революционизирует способ использования Retrieval Augmented Generation (RAG) с нашими документами или файлами. Этот мощный инструмент предлагает комплексный, упорядоченный и удобный интерфейс для исследования ваших наборов данных и извлечения информации с легкостью.

С Verba вы можете легко интегрировать его в свою локальную среду или развернуть с использованием Docker. Фреймворк предоставляет модульную экосистему, позволяющую использовать различные языковые модели, такие как OpenAI, Cohere и Sentence Transformer, для преобразования ваших данных в встраивания и извлечения наиболее релевантного контекста для ваших запросов.

Основные функции Verba включают:

1. Импорт данных и разбиение на фрагменты: Менеджер чтения и менеджер разбиения на фрагменты Verba обеспечивают правильный импорт и разбиение ваших данных, оптимизируя процесс извлечения контекста.

2. Гибкие варианты встраивания: Verba поддерживает несколько моделей встраивания, включая Sentence Transformer и многоязычную модель Cohere, что позволяет работать с разнообразными источниками данных.

3. Контекстное извлечение: Менеджер ретривера в Verba гарантирует, что ваши запросы сопоставляются с наиболее релевантными документами, обеспечивая точные и подробные ответы.

4. Генеративные возможности: Генеративный модуль Verba позволяет генерировать текст на основе извлеченной информации, например, создавать рекламные объявления в Facebook или стихи из ваших документов.

5. Модульность и расширяемость: Verba разработан как открытый и модульный фреймворк, позволяющий расширять его функциональность и интегрировать с вашими существующими рабочими процессами.

Независимо от того, работаете ли вы с технической документацией, блог-постами или любым другим типом данных, Verba наделяет вас возможностью упорядочить ваши бизнес-процессы и повысить эффективность. Используя мощь RAG и крупных языковых моделей, Verba помогает вам извлекать ценные сведения и генерировать адаптированный контент с легкостью.

Исследуйте полный потенциал Verba и революционизируйте способ взаимодействия с вашими данными. Начните сегодня и оцените преимущества этого инновационного открытого фреймворка.

Verba - это впечатляющий открытый фреймворк, который революционизирует способ использования Retrieval Augmented Generation (RAG) с нашими документами или файлами. Этот инструмент предлагает комплексный, упорядоченный и удобный интерфейс, позволяющий пользователям легко исследовать свои наборы данных и извлекать ценные сведения.

Модульная архитектура Verba позволяет пользователям расширять его возможности, делая его высоко настраиваемым и универсальным решением. С поддержкой различных языковых моделей, включая OpenAI и Cohere, Verba обеспечивает гибкость при работе с документами на разных языках.

Основные функции Verba включают:

1. Импорт данных: Verba легко обрабатывает импорт различных форматов файлов, включая PDF и Markdown-документы, и эффективно разбивает данные на фрагменты для оптимальной обработки.

2. Встраивание и извлечение: Verba использует передовые модели встраивания, такие как Sentence Transformer и Cohere Multilingual, для преобразования данных в встраивания, обеспечивая точное извлечение релевантной информации на основе запросов пользователей.

3. Генерация текста: Генеративный модуль Verba позволяет пользователям генерировать текст из извлеченной информации, что позволяет выполнять задачи, такие как создание рекламных объявлений в Facebook или стихов на основе предоставленного контента.

4. Модульная конструкция: Модульная архитектура Verba позволяет пользователям легко интегрировать предпочитаемые языковые модели и настраивать фреймворк в соответствии с их конкретными потребностями.

В целом, Verba - это мощный и удобный для пользователя открытый инструмент, который упрощает процесс работы с RAG, делая его доступным для широкого круга пользователей, от исследователей до создателей контента. Его гибкость и расширяемость делают его ценным активом в мире обработки естественного языка и исследования данных.