BISHENG：エンタープライズAIアプリケーション構築のためのオープンソースLLM DevOpsプラットフォーム

はじめに

BISHENGは、次世代のエンタープライズAIアプリケーションのために設計されたオープンソースのLLM（大規模言語モデル）DevOpsプラットフォームです。このプラットフォームは、生成AIワークフロー、RAG（Retrieval Augmented Generation）、インテリジェントエージェント、統合モデル管理、評価、SFT（ファインチューニング）、データセット管理、エンタープライズグレードのシステム管理、Observabilityなどの強力で包括的な機能を提供します。複雑なエンタープライズアプリケーションシナリオをサポートするように設計されたBISHENGは、すでに多くの業界をリードする組織やフォーチュン500社に採用されています。このプラットフォームの高精度文書解析モデルは、5 年間の高品質データで学習され、印刷テキスト、手書きテキスト、希少文字、表、レイアウト解析を認識することができます。ユーザーは無料で BISHENG を個人的に導入し、その強力な機能とコミュニティ・サポートを享受することができます。

このプロジェクトを見たのはずいぶん前のことで、最近になってやっと投稿できるくらいに成熟したイテレーションを目にした。

機能一覧

• ジェネレーティブAIワークフロー
• 検索機能拡張ジェネレーション（RAG）
• インテリジェント・エージェント
• 統一モデル管理
• モデリング評価
• ファインチューニング（SFT）
• データセット管理
• 企業レベルのシステム管理
• 観測可能性
• 高精度の文書解析
• マルチエージェントコラボレーション
• 固定レイアウトのレポート作成
• 政策更新の比較
• カスタマーサービス
• 会議記録作成
• 履歴書審査
• 通話ログ分析
• 非構造化データガバナンス
• ナレッジマイニング
• データ分析

ヘルプの使用

設置プロセス

1. システム要件::
   • CPU：8コア以上
   • メモリー：32GB以上
   • Docker: バージョン 19.03.9+
   • Docker Compose: バージョン 1.25.1+
2. インストール手順::
   • BISHENGコードベースのクローン化： バッシュ
git clone https://github.com/dataelement/bisheng.git
cd bisheng/docker

   • git コマンドがない場合は、BISHENG コードの zip ファイルをダウンロードしてください： バッシュ
wget https://github.com/dataelement/bisheng/archive/refs/heads/main.zip
main.zipを解凍 && cd bisheng-main/docker

   • BISHENGを開始する： バッシュ
docker-compose up -d

   • 起動が完了したら、ブラウザで次のページにアクセスしてください。http://IP:3001ログインページに移動し、ユーザーを登録します。デフォルトでは、最初の登録ユーザーはシステム管理者になります。

機能操作ガイド

1. ジェネレーティブAIワークフロー::
   • プラットフォームに入ったら、Generative AI Workflowモジュールを選択する。
   • データ入力、モデルの選択、出力形式など、要件に基づいてワークフローを構成します。
   • Start "ボタンをクリックすると、システムは自動的にワークフローを実行し、結果を生成します。
2. 検索機能拡張ジェネレーション（RAG）::
   • メイン画面から "RAG "モジュールを選択する。
   • 検索キーワードや質問を入力すると、システムがデータベースから関連情報を検索し、回答を生成します。
   • ユーザーは必要に応じて検索パラメーターや生成設定を調整できる。
3. インテリジェント・エージェント::
   • インテリジェントエージェントモジュールを選択して、エージェントのタスクとパラメータを設定します。
   • システムはマルチエージェントコラボレーションをサポートしており、ユーザーは複数のエージェントを設定して同時に作業させ、効率を向上させることができる。
   • エージェントのタスクが完了すると、システムは詳細なレポートと分析を作成する。
4. 統一モデル管理::
   • モデル管理モジュールに移動し、配置されたすべてのモデルを表示および管理します。
   • ユーザーは、新しいモデルをアップロードしたり、既存のモデルを更新したり、不要なモデルを削除したりすることができます。
   • このシステムは、ユーザーがモデルの性能を最適化できるよう、モデルの評価と微調整機能を提供する。
5. 高精度の文書解析::
   • Document Parsing" モジュールを選択し、解析するドキュメントをアップロードします。
   • PDF、Word、画像など、さまざまな文書フォーマットに対応しています。
   • 解析が完了すると、ユーザーは結果を表示したり、希望のフォーマットにエクスポートしたりできる。

一般的な問題

• BISHENGの更新方法は？
  • BISHENGのインストールディレクトリに入り、以下のコマンドを実行する：

  git pull
  docker-compose down
  docker-compose up -d
  

  • システムは自動的に最新バージョンをダウンロードし、再起動します。
• インストール中や使用中に問題が発生した場合の対処法は？
  • ユーザーはBISHENGのGitHubページでFAQやコミュニティサポートを参照できる。
  • また、BISHENGのディスカッション・グループに参加して、他のユーザーと経験や解決策を交換することも可能です。

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