BuffGPT : une plateforme de développement low-code pour des applications d'IA générative de niveau entreprise

Derniers outils d'IAPosté il y a 4 mois Sharenet.ai

1.1K 0

Introduction générale

BuffGPT est une plateforme open source de développement d'applications d'IA basée sur les grands modèles de langage (LLM), offrant des fonctionnalités prêtes à l'emploi telles que le traitement des données, l'invocation de modèles, la récupération de RAG et l'orchestration visuelle de flux de travail pour aider les utilisateurs à créer et à exploiter facilement des applications d'IA générative. La plateforme prend en charge le déploiement privé, protège la sécurité des données d'entreprise et la conformité, et est profondément intégrée dans les processus d'entreprise pour des mises à niveau intelligentes. Qu'il s'agisse de créer des robots de dialogue, de générer du contenu créatif ou de créer des assistants IA d'entreprise, BuffGPT répond aux besoins de multiples industries telles que le commerce électronique, la finance et l'éducation, et facilite une croissance rapide et une amélioration de l'efficacité.

Construire un agent d'IA d'entreprise avec zéro code

Orchestration de bout en bout du flux de travail de l'IA

Base de connaissances de l'entreprise et assistant IA

Plate-forme de modélisation de l'entreprise LLM

Liste des fonctions

Orchestration visuelle du flux de travail de l'IALes logiciels d'aide à la décision : Concevoir des flux de tâches d'IA complexes à l'aide d'une interface de type "glisser-déposer".
Recherche RAG: Combinaison de bases de connaissances pour la recherche et la génération d'informations précises.
Invite IDELes outils d'édition des mots-clés permettent d'optimiser les résultats du modèle.
LLMOpsLe système de gestion de l'information est un outil d'aide au déploiement et à la gestion des modèles afin de garantir la stabilité des opérations.
Solutions BaaSLes services de back-end : Fournir un back-end en tant que service pour simplifier le processus de développement.
Agent LLM: Construire des intelligences semi-autonomes pour accomplir des tâches professionnelles spécifiques.
Raisonnement collaboratif multimodalLes résultats sont générés par la fusion de plusieurs sources de données, telles que des textes et des images.
Génération d'un contenu de longueur illimitéeLes services d'aide à la décision : Générer ou analyser automatiquement de longs documents pour en extraire les informations clés.
Déploiement privéLe système d'information sur la sécurité des données : il permet aux entreprises de procéder à des installations localisées afin de garantir la sécurité des données.

Utiliser l'aide

Comment démarrer avec BuffGPT

BuffGPT est une plateforme open source et les utilisateurs doivent commencer par s'enregistrer ou télécharger l'installateur. Voici les étapes détaillées :

1. l'inscription et la connexion

déplacer: :
1. Allez sur "https://buffgpt.agentsyun.com/" et cliquez sur "Free Registration".
2. Saisissez votre adresse électronique et votre mot de passe pour terminer la création du compte.
3. Une fois l'inscription réussie, utilisez les informations d'identification pour vous connecter à la plateforme.
attirer l'attention sur qqch.Si vous optez pour un déploiement privé, vous pouvez contacter des fonctionnaires pour obtenir des paquets d'installation et des licences.

2. installation de la version privée (facultatif)

flux de travail: :
1. Téléchargez le package de déploiement privé BuffGPT depuis le site officiel.
2. Décompressez le fichier d'installation sur le serveur de l'entreprise et assurez-vous que le système répond à la configuration minimale (16 Go de RAM, support GPU recommandé).
3. Exécutez le script d'installation et suivez les instructions pour configurer la base de données et l'environnement réseau.
4. Après l'installation, accédez à la plate-forme via une adresse locale (par exemple "http://localhost:8080").
prendre noteLes ports sont ouverts : Assurez-vous que le pare-feu est ouvert aux ports appropriés (par exemple, 8080 par défaut) avant l'installation.

3. créer des applications d'IA

flux de travail: :
1. Après vous être connecté, cliquez sur "Nouveau projet" ou "Créer un agent".
2. Choisissez un modèle (par exemple "Dialogue Bot") ou partez de zéro.
3. Glissez-déposez le module "Workflow" dans l'interface de visualisation pour configurer la logique de la tâche (par exemple, "Data Entry → RAG Retrieval → Content Generation").
4. Enregistrez et cliquez sur "Exécuter" pour tester l'application.
Fonctions vedettesLe système de gestion de l'information de l'entreprise : il permet un fonctionnement à code bas et ne nécessite aucune connaissance en programmation pour démarrer.

4. configuration de la base de connaissances et de la recherche RAG

déplacer: :
1. Sélectionnez "Gestion de la base de connaissances" dans les paramètres du projet.
2. Cliquez sur "Télécharger". Les formats PDF, Word, images et autres sont pris en charge.
3. Après le téléchargement, activez le "RAG Pipeline" pour optimiser la précision de la recherche.
Scénarios d'utilisationL'IA peut répondre aux demandes de renseignements des clients sur la base de la brochure d'un produit.

5. l'édition d'invites (Prompt IDE)

mode opératoire: :
1. Allez dans le module Prompt IDE.
2. Saisissez ou adaptez l'invite, par exemple "Générer une description de produit de 500 mots qui soit logique et claire".
3. Testez le résultat et enregistrez la meilleure version.
pointeLa qualité du contenu généré peut être améliorée en itérant sur les mots repères.

6. déploiement et optimisation

flux de travail: :
1. Sélectionnez la méthode de déploiement (cloud ou local) dans le module "LLMOps".
2. Configurer les paramètres opérationnels (tels que le nombre d'utilisateurs simultanés).
3. Une fois déployée, la performance est contrôlée et optimisée en temps réel.
effet réelLes services d'aide à la décision : ils prennent en charge les scénarios de forte concurrence afin de garantir la stabilité du fonctionnement du système.

Principales fonctions

Orchestration visuelle du flux de travail de l'IA
Les utilisateurs peuvent concevoir le flux de tâches de l'IA à l'aide d'une interface "glisser-déposer". Par exemple, pour créer un agent de service à la clientèle pour le commerce électronique : glisser-déposer dans le module "User Input", connecter à "RAG Retrieval" pour obtenir des informations sur les produits, puis connecter à "Generate Reply" pour produire la réponse. L'ensemble du processus ne nécessite pas de code.
Recherche RAG
La fonction RAG (Retrieval Augmented Generation) améliore la précision des réponses en intégrant des bases de connaissances externes. Après avoir téléchargé des documents d'entreprise, l'IA peut citer des données spécifiques lorsqu'elle répond à des questions, telles que "Selon le rapport financier de 2023, le chiffre d'affaires de l'entreprise a augmenté de 20%".
Génération d'un contenu de longueur illimitée
Saisissez la tâche "Résumer un rapport de 50 pages" et l'IA extraira automatiquement les points clés et générera un résumé concis ; saisissez "Rédiger un plan marketing" et un document long et bien structuré sera généré, avec une logique et des exigences stylistiques claires.
Déploiement privé
Les entreprises peuvent déployer BuffGPT sur des serveurs internes pour s'assurer que les données ne quittent pas le réseau local. Une fois installé, le système s'intègre aux outils existants de l'entreprise (par exemple ERP, CRM) pour l'intelligence des processus d'affaires.

Exemples d'applications industrielles

Commerce électronique: Construire un service client IA pour recommander des produits et traiter les retours en temps réel, avec une augmentation moyenne de l'efficacité quotidienne de 60%.
financièreLes résultats de l'étude sont les suivants : créer un agent d'examen des contrats qui signale automatiquement les points à risque avec un taux d'exactitude de 89%.
éduquerLes cours en ligne : générez des didacticiels interactifs et des questions pratiques, réduisant ainsi le temps de préparation des cours de 50%.

Recommandations d'utilisation

introduction pour les débutantsLes étapes de la conception d'un flux de travail : Familiarisez-vous avec la conception d'un flux de travail, en commençant par le modèle de Dialogue Bot.
utilisateur expérimentéLes applications : Combiner des plug-ins et des API pour développer des applications complexes telles que des modèles de prédiction des risques.
Conseils d'optimisationLes résultats de l'évaluation sont adaptés aux besoins : mise à jour régulière de la base de connaissances et ajustement des messages-guides pour garantir que les résultats sont adaptés aux besoins.