Графы знаний, такие как Graph RAG от Microsoft, расширяют возможности методов RAG, но их создание обходится дорого. Triplex предлагает сокращение затрат на создание графов знаний на 98 %, превосходя GPT-4 на 1/60 стоимости и позволяя создавать локальные графы с помощью SciPhi R2R. Triplex — это доработанная версия Phi3-3.8B для создания графов знаний из неструктурированных данных, разработанная SciPhi.AI. Он работает путем извлечения триплетов — простых утверждений, состоящих из субъекта, предиката и объекта — из текста или других источников данных. — Блог: https://www.sciphi.ai/blog/triplex — Демо:kg.sciphi.ai — Поваренная книга: https://r2r-docs.sciphi.ai/cookbooks/knowledge-graph — Python: мы хотим, чтобы Triplex был максимально доступным, но нам также необходимо учитывать коммерческие проблемы, поскольку мы все еще находимся на ранней стадии развития. Исследования и личное использование разрешены, но мы налагаем некоторые ограничения на коммерческое использование. Веса для моделей лицензированы cc-by-nc-sa-4.0, но мы откажемся от них для любой организации с валовым доходом менее 5 миллионов долларов США за последний 12-месячный период. Если вы хотите отменить требования лицензии GPL (двойная лицензия) и/или использовать веса в коммерческих целях сверх предела дохода,…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: SciPhi
Теги: gguf, phi3, conversational, custom_code, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 309 | Загрузок: 2,757
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
