Superpipe

Superpipe는 사용자가 구조화된 데이터에 대한 LLM(언어 모델) 파이프라인을 구축, 평가, 최적화할 수 있는 가볍고 혁신적인 프레임워크입니다. Superpipe를 사용하면 데이터에 레이블을 지정하고, 추출하고, 분류하고, 태그를 지정하고, 정확성, 비용 효율성, 속도를 위해 모델과 매개변수를 최적화할 수 있습니다. 사용자가 고유한 데이터셋에서 파이프라인을 평가하고 다양한 모델과 프롬프트를 실험할 수 있도록 유연성을 제공합니다.

주요 기능:

1️⃣ 구축: langchain 또는 LlamaIndex와 같은 인기 있는 라이브러리의 구성 요소를 사용하여 다단계 LLM 워크플로를 Superpipe 파이프라인으로 변환합니다.

2️⃣ 평가: 출력을 기준 진실 레이블과 비교하는 평가 함수를 정의하여 파이프라인의 성과를 측정합니다.

3️⃣ 최적화: 다양한 모델(예: GPT-4 대 Mixtral), 검색 청크(예: 3, 5, 7), 프롬프팅 방법(예: 사고의 흐름 대 직접 프롬프팅)을 실험하여 파이프라인에 가장 적합한 구성을 찾습니다.

사용 사례:

1️⃣ 문서 추출: PDF, 이메일, 웹사이트에서 엔티티와 사실을 추출하여 정보 추출 작업을 자동화합니다.

2️⃣ 제품 카탈로그 태깅: 검색 기능과 맞춤형 추천을 개선하기 위해 AI 생성 태그로 제품 카탈로그를 향상시킵니다.

3️⃣ 쿼리 분석: 자연어 검색 쿼리에서 필터 인수를 추출하여 검색 정확도를 향상시킵니다.

결론:

Superpipe는 구조화된 출력이 필요한 데이터 레이블 지정, 추출, 분류, 태깅 작업에서 사용자의 역량을 강화합니다. 특정 요구 사항에 맞게 파이프라인을 구축하기 위한 직관적인 프레임워크를 제공함으로써 워크플로를 간소화하고 최적화 기능을 제공합니다. 사용자는 문서 추출, 카탈로그 태깅, 쿼리 분석과 같은 다양한 도메인에서 Superpipe의 기능을 활용할 수 있습니다. 다양한 구성으로 실험할 수 있는 능력은 정확성을 손상시키지 않고 효율성을 보장합니다. 지금 바로 Superpipe의 능력을 경험하세요!