Dabarqus

什麼是Dabarqus ？

Dabarqus是一個檢索增強生成 (RAG) 框架，使用戶能夠將私有資料與大型語言模型 (LLM) 整合。該工具透過提供 REST API、SDK 和 CLI 工具來簡化流程。使用者可以輕鬆地將各種資料來源（例如 PDF、電子郵件和原始資料）新增至稱為「記憶體庫」的語義索引中。

它支援LLM風格的提示，使其用戶友好，無需特殊查詢或新的查詢語言。此外， Dabarqus允許建立和管理多個記憶體庫，按主題、類別或其他分組組織資料。

目標受眾：

需要使用私有資料增強人工智慧語言模型的開發人員和資料科學家會發現Dabarqus非常有用。它簡化了資料整合和查詢，幫助這些專業人員更有效地開發和部署基於語言模型的應用程式。

範例場景：

開發人員使用Dabarqus將內部企業 PDF 整合到聊天機器人中，以實現更好的資訊檢索。

資料科學家使用Dabarqus將研究資料儲存在記憶體庫中，以便在機器學習模型中使用。

公司透過Dabarqus將客戶服務記錄與語言模型結合起來，提供個人化的客戶服務。

主要特點：

支援PDF、電子郵件、原始資料等多種資料類型的整合。

使用 LLM 風格的提示與記憶體庫交互，無需專門的查詢語言。

提供 REST API，以便與現有開發工具輕鬆整合。

支援多個語義索引（記憶體庫）的建立和管理。

提供Python和JavaScript SDK以實現專案無縫整合。

輸出與 ChatGPT 和 Ollama 等 LLM 提供者相容。

與 Linux、macOS 和 Windows 平台相容。

入門：

1.下載並安裝Dabarqus客戶端。

2. 使用 CLI 或 API 將 PDF 和電子郵件等資料來源儲存在指定的記憶體庫中。

3. 使用LLM風格的提示查詢記憶庫以檢索相關資訊。

4. 使用Dabarqus REST API 和 SDK 將檢索到的資料整合到現有應用程式中。

5. 根據需要建立和管理多個語義索引（記憶體庫）。

6. 與其他 LLM 提供者整合輸出。

7. 在 Linux、macOS 和 Windows 平台上部署和使用Dabarqus 。