Основні концепції

Як користувач Casibase, ви повинні принаймні бути знайомі з 4 основними концепціями: Provider (Провайдер), Storage (Сховище), Chat (Чат) і Vector (Вектор).

Провайдери (Providers)

Провайдери є основою Casibase, забезпечуючи основні послуги та інтеграцію з зовнішніми системами. Визначення класу Provider наведено наступним чином:

type Provider struct {
    Owner       string `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"owner"`
    Name        string `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"name"`
    CreatedTime string `xorm:"varchar(100)" json:"createdTime"`

    DisplayName  string `xorm:"varchar(100)" json:"displayName"`
    Category     string `xorm:"varchar(100)" json:"category"`
    Type         string `xorm:"varchar(100)" json:"type"`
    ClientId     string `xorm:"varchar(100)" json:"clientId"`
    ClientSecret string `xorm:"varchar(2000)" json:"clientSecret"`
    ProviderUrl  string `xorm:"varchar(200)" json:"providerUrl"`
}

порада

В Casibase є два основні типи провайдерів:

• Провайдери сховища. Провайдери сховища забезпечують зберігання та доступ до даних у Casibase. Він підтримує різні варіанти сховища, включаючи:

  • AWS
  • Azure
  • Локальна файлова система

• AI Провайдери. Провайдери штучного інтелекту відповідають за виконання завдань і послуг, пов'язаних зі штучним інтелектом, у Casibase. Він підтримує декілька моделей ШІ та технологій, включаючи:

  • OpenAI
  • ChatGLM
  • InternLM

Вектори (Vectors)

Вектори у Casibase представляють собою числові представлення різних типів даних. Ці вектори забезпечують ефективну обробку та аналіз інформації. Деякі з доступних типів векторів:

• Текстові вектори
• Вектори зображень
• ... (інші типи векторів)

Визначення класу Vector наступне:

type Vector struct {
    Owner       string    `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"owner"`
    Name        string    `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"name"`
    CreatedTime string    `xorm:"varchar(100)" json:"createdTime"`

    DisplayName string    `xorm:"varchar(100)" json:"displayName"`
    Store       string    `xorm:"varchar(100)" json:"store"`
    File        string    `xorm:"varchar(100)" json:"file"`
    Text        string    `xorm:"mediumtext" json:"text"`
    Data        []float64 `xorm:"mediumtext" json:"data"`
}

Чати (Chats)

Чати лежать в основі інтерактивного спілкування між користувачами та моделями ШІ у Casibase. Вони складаються з трьох основних компонентів:

• Запитання (Question): Введення або запит користувача, що шукає інформацію або допомогу.
• Запит-підказка (Query Prompt): Форматована версія запитання користувача, підготовлена для обробки моделлю ШІ.
• Відповідь (Answer): Відповідь, згенерована ШІ на запитання користувача, що надає релевантну інформацію або рішення.

Визначення класу Chat наступне:

type Chat struct {
    Owner        string   `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"owner"`
    Name         string   `xorm:"varchar(100) notnull pk" json:"name"`
    CreatedTime  string   `xorm:"varchar(100)" json:"createdTime"`
    UpdatedTime  string   `xorm:"varchar(100)" json:"updatedTime"`

    DisplayName  string   `xorm:"varchar(100)" json:"displayName"`
    Category     string   `xorm:"varchar(100)" json:"category"`
    Type         string   `xorm:"varchar(100)" json:"type"`
    User1        string   `xorm:"varchar(100)" json:"user1"`
    User2        string   `xorm:"varchar(100)" json:"user2"`
    Users        []string `xorm:"varchar(100)" json:"users"`
    MessageCount int      `json:"messageCount"`
}

Вбудовування (Embedding)

Ембеддінг - це процес перетворення різних типів даних, таких як текст та зображення, на щільні векторні представлення. Цей крок є надзвичайно важливим для забезпечення ефективної обробки даних та аналізу в Casibase.

порада

• Через вбудовування, запитання в чаті та файли знань у сховищі будуть перетворені на вектори для наступного кроку пошуку знань.

• За замовчуванням метод ембеддінгу Casibase надається OpenAI зі швидкістю до трьох викликів на хвилину. Ми рекомендуємо мінімізувати зв'язок між файлами знань для полегшення ембеддінгу та подальшої обробки.