Neum AI
Neum AI 是什麼？
Neum AI 是一個平台，幫助企業通過優化和同步嵌入向其 AI 應用程序提供準確和最新的上下文。它允許將 Pinecone、Weaviate 和 ElasticSearch 等向量存儲與 Azure Blob Storage 和 Amazon S3 等數據源同步。
如何使用Neum AI？
1. 連接您的數據：使用內置連接器將數據從 Amazon S3 和 Azure Blob Storage 等數據源帶入向量存儲中。2. 保持向量同步：Neum AI 會在數據更改時自動更新您的向量，確保準確的上下文。3. 轉換或嵌入數據：通過內置的嵌入模型和無服務器函數的連接器，將您的數據進行轉換和嵌入，提升您的數據流水線性能。
Neum AI的核心功能
將向量存儲與數據源同步
提供無代碼和專業代碼功能
自動數據複製
內置流行數據源和向量存儲的連接器
使用 AI 模型進行數據轉換和嵌入
基於角色的訪問控制
具有擴展性的設計
在您自己的雲中運行 Neum AI
Neum AI 的用例
AI 應用程序
數據流水線
上下文數據分析
嵌入優化
實時數據同步
來自 Neum AI 的常見問題解答
什麼是 Neum AI？
如何使用 Neum AI？
Neum AI 的核心功能有哪些？
Neum AI 的應用場景有哪些？
我可以在自己的雲中運行 Neum AI 嗎？
Neum AI 不和諧
以下是 Neum AI Discord：https://discord.gg/mJeNZYRz4m。 如欲了解更多Discord 訊息，請點選此處(/tw/discord/mjenzyrz4m) 。
Neum AI 支援電子郵件和客戶服務聯絡資訊和退款聯絡資訊等。
以下是客戶服務的 Neum AI 支援電子郵件：founders@tryneum.com 。 更多聯絡資訊，請訪問聯絡我們頁面(mailto:founders@tryneum.com)
Neum AI 公司
Neum AI 公司名稱：Neum, Inc. 。
有關Neum AI 的更多信息，請訪問關於我們頁面(https://www.neum.ai/about) 。
Neum AI 登入
Neum AI登入連結：https://www.neum.ai/log-in
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Neum AI Github連結：https://github.com/NeumTry/NeumAI
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Neum AI 啟動嵌入
使用網站徽章來推動社區對 Toolify 發布的支持。 它們很容易嵌入您的主頁或頁腳。
社群媒體聆聽
Getting started with Neum AI
Use file upload and default sinks to build your first test pipeline. With Neum AI, you can quickly build and test your data pipelines with easy drag and drop file upload and built-in sinks. No need to connect your data sources to test the platform with sample data. Get started with Neum AI at dashboard.neum.ai
How to Use Neum AI to bring up to date context to your AI applications
No one wants their chatbot to have out of date or inaccurate information. Neum AI helps developers not only connect data but also maintain its vectorized representation in vector stores up to date. When chatbots search vector stores for context, they can ensure that the data they are about to use is fresh. Get started with Neum AI at dashboard.neum.ai
Pre processing Playground Overview 👀
Hey everyone, it's David from the Neum AI Team. In this video, I'll be giving you an overview of our pre-processing playground. We recently announced this feature, which is based on the land change text splitting playgrounds. However, our focus here is on the full pre-processing end-to-end. I'll explain what pre-processing is in the context of large language model apps and retrieval augmented generation (RAG). Pre-processing is crucial for generating high-quality embeddings, and our playground allows you to experiment with different strategies. I'll also show you how to use our smart chunker and metadata selectors. So, let's dive in! Get started with Neum AI: https://dashboard.neum.ai Checkout the pre-processing playground: https://neumai-playground.streamlit.app/ See the repo: https://github.com/NeumTry/pre-processing-playground
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