BISHENG : Plateforme LLM DevOps open source pour la création d'applications d'IA d'entreprise.

Introduction générale

BISHENG est une plateforme DevOps LLM (Large Language Model) open source conçue pour les applications d'IA d'entreprise de nouvelle génération. La plateforme offre des fonctionnalités puissantes et complètes, notamment des flux de travail d'IA générative, RAG (Retrieval Augmented Generation), des agents intelligents, la gestion de modèles unifiés, l'évaluation, SFT (fine-tuning), la gestion d'ensembles de données, la gestion de systèmes d'entreprise, l'observabilité, etc. Conçue pour supporter des scénarios d'application d'entreprise complexes, BISHENG est déjà adoptée par de nombreuses organisations leaders de l'industrie et des entreprises du Fortune 500. Les modèles d'analyse de documents de haute précision de la plateforme ont été entraînés sur cinq ans de données de haute qualité et sont capables de reconnaître les textes imprimés, les textes manuscrits, les caractères rares, les tableaux et l'analyse de la mise en page. Les utilisateurs peuvent déployer BISHENG en privé et gratuitement pour profiter de ses puissantes fonctionnalités et du support de la communauté.

J'ai vu ce projet il y a longtemps et j'ai récemment vu l'itération à peine assez mûre pour la publier, alors la question se pose : pourquoi ne pas choisir le meilleur Dify ou FAST ?

Liste des fonctions

• Flux de travail d'IA générative
• Génération d'augmentation de la recherche (RAG)
• Agents intelligents
• Gestion unifiée des modèles
• évaluation de la modélisation
• Réglage fin (SFT)
• Gestion des ensembles de données
• Gestion des systèmes au niveau de l'entreprise
• observabilité
• Analyse très précise des documents
• Collaboration multi-agents
• Génération de rapports à structure fixe
• Comparaison des mises à jour des politiques
• Assistance au service clientèle
• Génération de comptes rendus de réunions
• Vérification du curriculum vitae
• Analyse du journal des appels
• Gouvernance des données non structurées
• Exploration des connaissances
• l'analyse des données

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. exigences du système: :
   • CPU : 8 cœurs ou plus
   • Mémoire : 32 Go ou plus
   • Docker : version 19.03.9+.
   • Docker Compose : version 1.25.1+.
2. Étapes de l'installation: :
   • Clonage de la base de code BISHENG : bash
git clone https://github.com/dataelement/bisheng.git
cd bisheng/docker

   • Si le système ne dispose pas de la commande git, vous pouvez télécharger le fichier zip du code BISHENG : bash
wget https://github.com/dataelement/bisheng/archive/refs/heads/main.zip
unzip main.zip && cd bisheng-main/docker

   • Démarrer BISHENG : bash
docker-compose up -d

   • Une fois le démarrage terminé, visitez dans votre navigateurhttp://IP:3001Pour ce faire, allez à la page de connexion et enregistrez des utilisateurs. Par défaut, le premier utilisateur enregistré sera l'administrateur du système.

Guide d'utilisation des fonctions

1. Flux de travail d'IA générative: :
   • Une fois dans la plateforme, sélectionnez le module Generative AI Workflow.
   • Configurer les flux de travail en fonction des besoins, y compris l'entrée des données, la sélection des modèles et les formats de sortie.
   • En cliquant sur le bouton "Démarrer", le système exécute automatiquement le flux de travail et génère les résultats.
2. Génération d'augmentation de la recherche (RAG): :
   • Sélectionnez le module "RAG" sur l'écran principal.
   • Saisissez un mot-clé de recherche ou une question et le système récupérera les informations pertinentes dans la base de données et générera une réponse.
   • Les utilisateurs peuvent ajuster les paramètres de recherche et les paramètres de génération en fonction de leurs besoins.
3. Agents intelligents: :
   • Sélectionnez le module Agent intelligent pour configurer les tâches et les paramètres de l'agent.
   • Le système prend en charge la collaboration multi-agents, les utilisateurs peuvent configurer plusieurs agents pour travailler simultanément afin d'améliorer l'efficacité.
   • Une fois la tâche de l'agent terminée, le système génère des rapports et des analyses détaillés.
4. Gestion unifiée des modèles: :
   • Le module de gestion des modèles permet de visualiser et de gérer tous les modèles déployés.
   • Les utilisateurs peuvent télécharger de nouveaux modèles, mettre à jour des modèles existants ou supprimer des modèles indésirables.
   • Le système fournit des fonctions d'évaluation et de réglage fin du modèle pour aider les utilisateurs à optimiser les performances du modèle.
5. Analyse très précise des documents: :
   • Sélectionnez le module "Document Parsing" et téléchargez les documents à analyser.
   • Le système prend en charge un large éventail de formats de documents, notamment PDF, Word, images et autres.
   • Une fois l'analyse terminée, les utilisateurs peuvent visualiser les résultats et les exporter dans le format souhaité.

problèmes courants

• Comment mettre à jour BISHENG ?
  • Entrez dans le répertoire d'installation de BISHENG et exécutez la commande suivante :

  git pull
  docker-compose down
  docker-compose up -d
  

  • Le système téléchargera automatiquement la dernière version et redémarrera.
• Comment traiter les problèmes rencontrés lors de l'installation ou de l'utilisation ?
  • Les utilisateurs peuvent visiter la page GitHub de BISHENG pour les FAQ et le support de la communauté.
  • Vous pouvez également rejoindre le groupe de discussion de BISHENG pour échanger des expériences et des solutions avec d'autres utilisateurs.