它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。
Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引，支持混合（向量 + 关键字）搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。
特征
自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。
包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。
通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。
自动数据爬虫（Amazon S3 和 HTTP）和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。
可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端，用于索引和数据检索。
Prompt Quill：全球第一个基于RAG的提示工程助手，基于320万个可用提示库，目的是为了帮用户更好地创建用于生成图像的提示
该应用程序还提供以 CSV 格式下载过滤结果的功能，支持上传多个文件，并使用户能够执行联接查询。
需要注意的是，应用程序将数据临时存储在内存中，刷新页面会清除所有上传的数据。
在线演示：docker 部署 | vercel 部署 | React Native 移动app应用
该工具借助了 Claude 3，只需输入一个主题，它便会通过网络搜索收集相关信息，并帮你进行撰写和编辑高质量的文章。
你可以在 Colab 笔记上运行它开源的 .ipynb 文件，也可以在其自家平台上使用。
工作流程：
1. 用户输入一个写作主题；
2. 利用 Claude 3 Haiku 为该主题生成一系列搜索关键词；
3. 通过 SERP API 对这些关键词进行网络搜索；
4. Claude 将从搜索结果中挑选出最贴切、信息量最丰富的网页链接；
5. 利用 newspaper3k 库提取这些链接的文章内容；
6. Claude 基于这些内容撰写一篇高品质文章；
7. Claude 还将作为编辑，审阅文章并提出改进建议；
8. 根据这些建议，Claude 将文章重写；
9. 最后展示出初稿和经过编辑的文章。
轻松实现自助托管： Lapdev 可自行托管，安装和维护工作量极小。应用程序只需运行即可，无需深入内部排除故障。
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LLaMA Nuts and Bolts：旨在通过代码和文档了解 LLaMA 和其组件运行背后的原理的开源项目
