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🦉 데이터 버전 관리 및 ML 실험

고품질 데이터셋 및 시각적 AI 모델 정제

LLM을 활용한 비정형 데이터의 Neo4j 그래프 구축

에이전트 기반 LLM 데이터 처리 및 ETL 시스템

Towhee는 신경망 데이터 처리 파이프라인을 빠르고 간단하게 만드는 데 특화된 프레임워크입니다.

비정형 데이터를 위한 컨텍스트 레이어: S3, GCS, Azure 상의 타입 지정 및 버전 관리된 데이터셋

역이미지 검색, 오디오 검색, 분자 검색, 비디오 분석, 질의응답 시스템, NLP 등 모든 비정형 데이터 처리

🔮 Instill Core는 데이터, 모델, 파이프라인 오케스트레이션을 위한 풀스택 AI 인프라 툴로, 다목적 AI 퍼스트 애플리케이션 구축의 모든 과정을 간소화하도록 설계되었습니다.

온프레미스 OCR 프리 비정형 데이터 추출, 마크다운 변환 및 벤치마킹 툴킷 (https://idp-leaderboard.org/)

ContextGem: 문서에서 손쉬운 LLM 추출

Nomic 개발자 API SDK

빠르고 효율적인 비정형 데이터 추출. 다양한 언어 바인딩을 지원하는 Rust로 작성됨.

구조화 및 비구조화 데이터에 대해 통합 SQL(MySQL 호환)을 사용하여 업서트 및 벡터 쿼리를 지원하는 동시에 고동시성과 초저지연 요구사항을 충족하는 멀티모달 벡터 데이터베이스.

데이터에 대한 최적화된 에이전트 및 LLM 대량 처리

비전 언어 모델을 기반으로 복잡한 문서에서 깔끔한 데이터 추출 ⚡

빌더와 해커를 위한 오픈 문서 인텔리전스 플랫폼 - 에이전틱 세상을 위한 DMS

Python 기반의 시각적 데이터 준비 도구

데이터프레임에서 비구조화된 데이터셋을 대화형으로 탐색합니다.

대규모 데이터 저장소를 위한 초고속 데이터 버전 관리 시스템. git처럼 작동하고 oxen처럼 push와 pull을 수행합니다.

Data Agents의 최신 발전 사항을 지속적으로 업데이트하는 논문 목록. 논문 "A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?"의 보조 저장소

NucliaDB, RAG를 위한 AI 검색 데이터베이스