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Rankify: रिट्रीवल, री-रैंकिंग और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के लिए एक व्यापक Python टूलकिट। यह टूलकिट 40 प्री-रिट्रीव्ड बेंचमार्क डेटासेट को एकीकृत करता है और 7+ रिट्रीवल तकनीक, 24+ अत्याधुनिक री-रैंकिंग मॉडल और कई RAG विधियों का समर्थन करता है।

Ruby के लिए तेज़ ट्रांसफॉर्मर इन्फरेंस।

PyTorch फ्रेमवर्क पर आधारित BERT मॉडल और उससे संबंधित डाउनस्ट्रीम कार्यों का कार्यान्वयन

यह रिपॉजिटरी "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI" पेपर के लिए मूल्यांकन कोड प्रदान करती है।

AI असिस्टेंट के साथ न्यूनतम वेब-सर्चिंग प्लेटफ़ॉर्म जो सीधे आपके ब्राउज़र से चलता है।

TensorFlow का उपयोग करके टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग से लेकर Topic Models, BERT, GPT और LLM जैसे आधुनिक मॉडलों के डाउनस्ट्रीम कार्यों को व्यवस्थित करने वाला एक डीप लर्निंग NLP रिपॉजिटरी।

रिसर्च पेपर के साथ बात करने के लिए ArXiv ChatGuru का उपयोग करें। यह ऐप LangChain, OpenAI, Streamlit और Redis का उपयोग वेक्टर डेटाबेस/सिमेंटिक कैश के रूप में करता है।

KoalaQA एक AI लार्ज लैंग्वेज मॉडल-संचालित ओपन-सोर्स आफ्टर-सेल्स सर्विस कम्युनिटी है, जो AI उत्तर, AI खोज और AI संचालन जैसी क्षमताएं प्रदान करती है, ताकि आपको आफ्टर-सेल्स कस्टमर सर्विस, कम्युनिटी Q&A और सेल्फ-सर्विस जैसे परिदृश्यों को जल्दी लागू करने में मदद मिल सके, जिससे टीम की परिचालन लागत कम हो, ग्राहक संतुष्टि और प्रतिक्रिया दक्षता में सुधार हो, और ZCR (Zero Contact Resolution) लक्ष्य प्राप्त करने में मदद मिले।

कंपनी के आंतरिक दस्तावेजों पर RAG के लिए डेटासेट और बेंचमार्क।

Happy Transformer NLP ट्रांसफॉर्मर मॉडल को फाइन-ट्यून करना और इन्फरेंस करना आसान बनाता है।

कई विषम दस्तावेजों से सारांश और क्वेरी करें। कोई भी LLM प्रदाता, कोई भी फ़ाइल प्रकार, उन्नत RAG, उन्नत सारांश, स्क्रिप्ट करने योग्य, आदि।

SimilaritySearchKit एक Swift पैकेज है जो iOS और macOS एप्लिकेशन के लिए ऑन-डिवाइस टेक्स्ट एम्बेडिंग और सिमेंटिक सर्च कार्यक्षमता प्रदान करता है।

न्यूज़ आर्टिकल्स से पत्रकारिता के 5W1H (कौन, क्या, कब, कहाँ, क्यों और कैसे) का निष्कर्षण।

Frontend डेवलपर पद के लिए साक्षात्कार प्रश्नों के उत्तर

DialogStudio: संवादात्मक AI के लिए सबसे समृद्ध और विविध एकीकृत डेटासेट संग्रह तथा निर्देश-जागरूक मॉडल की ओर