LlamaIndex – Տվյալների առաջատար հենքը RAG-ի և AI գործակալների համար | Quasa.io

#Quasa #QUA #LlamaIndex

LlamaIndex-ը բաց կոդով տվյալների հենք է՝ LlamaCloud-ի հետ միասին․ վերլուծեք, արտածեք, դասակարգեք, բաժանեք և ինդեքսավորեք փաստաթղթերը RAG-ի և գործակալների համար։ Python/TS գրադարանն անվճար է։ Ամպային ծառայությունը գործում է կրեդիտներով։ Պաշտոնական պլանները՝ Free՝ ամսական 10,000 կրեդիտ, Starter՝ $50՝ 40,000 կրեդիտով, Pro՝ $500՝ 400,000 կրեդիտով և Slack-ով, Enterprise՝ անհատական պայմաններով։ Յուրաքանչյուր 1,000 կրեդիտն արժե $1.25։ Արագ վերլուծությունը մեկ էջի համար արժե 1 կրեդիտ, agentic plus-ը՝ 45, իսկ հաշիվ-ապրանքագրերի որոշ նախադրված կարգավորումների դեպքում արժեքը հասնում է 90-ի։ Քեշավորված կրկնակի վերլուծությունները կարող են անվճար լինել։ LiteParse-ը տեղային բաց կոդով ծրագրաշար է՝ առանց թոքենների։ Այն ChatGPT չէ և պատրաստի գիտելիքների բազա չէ։ Free-ի կրեդիտները սպառեք ձեր ամենաանորակ PDF-ի վրա։ Գնեք Starter, երբ 10K-ը սպառվում է շաբաթվա կեսին։ Pro-ն ընտրեք, երբ կարևոր են զուգահեռ մշակումն ու աջակցությունը։

ՀԻՄՆԱԿԱՆ ԱՌԱՎԵԼՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐԸ
• Աղյուսակների, գծապատկերների և ձեռագրի որակյալ վերլուծություն
• Բաց կոդով հենք և կառավարվող ամպային ծառայություն
• Կրեդիտների կանխատեսելի հաշվարկ
• Տվյալների արտածում՝ ըստ սխեմաների, առանց ուսուցման
• LiteParse՝ ցանցից մեկուսացված աշխատանքի համար  

ԻԴԵԱԼԱԿԱՆ Է ՀԵՏԵՎՅԱԼՆԵՐԻ ՀԱՄԱՐ
Ֆինանսների, ապահովագրության և գործառնական աշխատանքի ոլորտների թիմեր, որոնք գործակալներին PDF-ներ են մատակարարում և արդեն գիտեն, որ RAG-ի որակը կախված է վերլուծության որակից։

ՈՒՇԱԳՐԱՎ ԿԵՏԵՐԸ
• Ըստ հայտարարության՝ մշակվել է 1B+ փաստաթուղթ
• Auto ռեժիմ՝ մեկ էջի արժեքը նվազեցնելու համար
• Կրեդիտների ծրագիր ստարտափների համար
• Հիբրիդային տեղակայում / VPC՝ Enterprise-ում
• Վեբհուկեր և քեշավորում  

ՀՆԱՐԱՎՈՐ ՍԱՀՄԱՆԱՓԱԿՈՒՄՆԵՐԸ
• Գործակալային մշակմամբ էջերը թանկ են նստում
• Free-ն կրեդիտները սպառվելիս դադարում է աշխատել՝ վերադարձնելով 402
• PAYG-ի սահմանաչափեր՝ Starter/Pro-ում
• LLM-ի լիարժեք հոսթինգ չէ
• Որակը դեռ կախված է սկանավորված պատկերի որակից  

ԸՆԴՀԱՆՈՒՐ ԳՆԱՀԱՏԱԿԱՆԸ
4.5/5 աստղ։ Գրադարանը պահեք։ Cloud-ի համար վճարեք միայն այն էջերի դեպքում, որոնք խայտառակում են Tesseract-ին։ Կրեդիտներին հետևեք այնպես, ինչպես GPU-ի ժամանակին։ Quasa.io-ում կարծիք գրելով՝ նաև ստացեք 1 QUA պարգև։

ՍԿՍԵՔ ԱՅՍՏԵՂԻՑ․ https://quasa.io/projects/llamaindex