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chroma

支持快速构建基于Python或JavaScript的语言模型(LLM)应用的嵌入式数据库

Chroma是一个开源的嵌入式数据库,支持快速构建基于Python或JavaScript的语言模型(LLM)应用。该项目提供了适用于开发、测试和生产环境的统一API,并且具备集成、查询、过滤和密度估计等丰富特性。通过简洁的API和完整的文档,用户可以轻松管理和查询集合中的文档数据,支持自定义或自动嵌入。项目采用Apache 2.0许可证,免费开源,欢迎开发者加入其社区,共同推动项目发展。

chroma - 用于蛋白质设计的可编程生成模型
ChromaGithub开源项目扩散模型条件控制生成模型蛋白质设计
Chroma是一个创新的蛋白质设计生成模型,结合了扩散建模、等变图神经网络和条件随机场技术。它提供多种蛋白质条件器,用于控制子结构、对称性和形状等,并支持自定义条件器开发。Chroma可高效采样全原子结构,实现骨架序列生成、侧链打包等蛋白质建模任务。在普通GPU上,Chroma能快速生成大型蛋白质复合物,为蛋白质设计领域带来新的可能性。
chromem-go - Go语言内嵌式向量数据库 支持RAG和语义搜索
GithubGo语言chromem-go向量数据库嵌入式开源项目检索增强生成
chromem-go是一款Go语言内嵌式向量数据库,采用Chroma风格接口,无需第三方依赖。支持内存存储和可选持久化,聚焦常见用例的简单性和性能。适用于检索增强生成(RAG)和语义搜索等场景,可直接嵌入应用无需单独部署。具备多线程处理能力,支持多种嵌入创建方式,提供相似度搜索和过滤功能。
chroma.js - JavaScript颜色转换与色彩比例处理库
Chroma.jsGithubJavaScript库开源项目色彩处理颜色比例颜色转换
chroma.js是一个轻量级JavaScript库,用于颜色转换和色彩比例处理。支持RGB、HSL、LAB等多种颜色空间,便于创建和操作复杂色彩比例。提供颜色混合、亮度调整、对比度计算等功能。适用于Web和Node.js环境,适合数据可视化和设计工具开发。
chroma-ai - 情感分析与色彩渐变生成工具
Chroma AIGPT-3.5-turboGithubOpenAIVercel Edge开源项目情感分析
Chroma-AI利用OpenAI的gpt-3.5-turbo模型和Vercel Edge函数,通过分析文本情感生成对应的渐变颜色。只需在本地环境中提供OPENAI_API_KEY,即可启动开发服务器,体验情感驱动的色彩渐变生成。
embedchainjs - 帮助创建基于任意数据集的LLM聊天机器人的框架
ChatbotChromaGithubNaval RavikantOpenAIembedchainjs开源项目
EmbedchainJS框架让你能轻松创建基于任意数据集的LLM聊天机器人。框架涵盖数据嵌入、分块、存储等完整流程,支持多种数据格式。集成OpenAI嵌入模型和ChatGPT API,兼容OpenAI 3.X版本,并配备Chroma向量数据库,帮助开发者大幅缩短开发时间。
Khroma - AI色彩搭配工具
AI创意AI工具AI辅助设计CSS代码Khroma热门神经网络色彩组合颜色生成器
Khroma 是一个创新的AI色彩工具,用于发现、搜索和保存精选的色彩组合和调色板。通过用户反馈训练,该算法能自动生成符合用户喜好的色彩。同时,Khroma能创建无限的色彩组合,支持以各类视觉形式展示,用户还可将喜爱的组合保存至个人图库,方便随时查阅。
chromap - 开源工具实现染色质分析数据的快速对齐和预处理
ChromapGithub基因组比对开源项目染色质分析生物信息学高通量测序
Chromap是一款开源的染色质分析数据处理工具,专门用于高通量测序数据的快速对齐和预处理。它可处理ChIP-seq、ATAC-seq、scATAC-seq和Hi-C等多种数据类型,具备测序接头修剪、基因组比对和重复序列去除等功能。Chromap在保持高准确度的同时,将处理速度提升了10-20倍。该工具提供多种预设参数以适应不同实验类型,并支持BED、SAM和pairs等多种输出格式。
nucliadb - 专为非结构化数据设计的AI搜索数据库
GithubNLPNucliaDBPython开源项目搜索引擎数据库
NucliaDB是一款专为存储和搜索非结构化数据设计的强大数据库。它支持向量、全文本和图形索引的混合搜索,由Rust和Python编写,能处理大规模数据集并支持多租户系统。通过Nuclia云平台,无需额外的数据提取、丰富和推理操作。其主要功能包括存储文本、文件、向量、标签和注释,进行语义搜索和高效数据导出,支持云端数据提取、资源备份及分布式搜索。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
Chameleon框架集成了多种工具,如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数,提升了大型语言模型(LLMs)的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划,Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中,Chameleon的准确率为86.54%,领先当前模型11.37%;在TabMWP任务中,整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。
chronon - 简化AI/ML应用的数据计算和服务平台
AI/MLChrononGithub回填在线服务开源项目数据平台
Chronon 是一个数据平台,专为 AI/ML 应用简化数据计算和服务的复杂性。主要功能包括批处理和流计算、可扩展的历史数据回填、低延迟服务、数据准确性和一致性保证,以及丰富的观察和监控工具。Chronon 能处理组织内的各种数据类型,支持在线和离线一致性,提升模型训练和评估效率。了解更多详情,请访问 chronon.ai。
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