Decrypt

Introduction à LMQL LMQL (Language Model Query Language) est un langage de requête conçu pour faciliter l'interaction avec les grands modèles linguistiques (LLM). Il combine les avantages de la formulation de questions en langage naturel et l'expressivité de Python. Avec seulement quelques lignes de code LMQL,...

Pinecone est une base de données vectorielle gérée et cloud-native conçue pour faciliter la création d'applications de recherche vectorielle haute performance. Cette base de données offre une API simple et ne nécessite aucune gestion d'infrastructure. Site de Pinecone Utilisations possibles Pinecone peut être utilisé pour diverses...

Présentation de Weaviate Weaviate est une base de données vectorielle open-source permettant de stocker des objets de données et des vecteurs d'incorporation issus de vos modèles de Machine Learning préférés. Elle offre la possibilité de passer à l'échelle avec des milliards d'objets de données....

À propos de LlamaHub LlamaHub est une bibliothèque regroupant des chargeurs de données pour les modèles de langage (LLMs), créée par la communauté. Elle est conçue pour être utilisée avec LlamaIndex et LangChain, facilitant ainsi la connexion des modèles de langage à diverses sources de connaissances. LlamaHub propose des chargeurs...

Introduction à Chroma Chroma est une base de données d'embeddings open-source, conçue pour être facile d'utilisation et riche en fonctionnalités. Elle offre une intégration simple avec des outils tels que LangChain, LlamaIndex et OpenAI, et est compatible avec les clients Python et JavaScript. Site de Chroma...

Présentation de Faiss Faiss, développé par Facebook AI Similarity Search, est une bibliothèque qui permet de rechercher rapidement des documents multimédias similaires. Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, Faiss offre une implémentation de recherche des plus proches voisins pour des ensembles de données à l'échelle du milliard, avec...