由法学硕士 (LLM) 提供支持的文本配方

ayesha983

在 Prompt Studio 中构建和完善提示后，最后一步是部署到 Dataiku 中的项目 Flow，这将 AI 丰富步骤保存为可视化配方。我们在这里也做了一些增强 — 值得注意的是，除了机器学习模型和 Python 函数之外，用户还将在 API 设计器中拥有一个用于提示配方的 API 端点。

这将为机器学习工程师等人提供所需的灵活性，使他们能够使用 API 服务将精选的 LLM 提示嵌入到实时应用程序中。

自推出 LLM Mesh 以来，Dataiku 包含了新的配方，可以轻松执行两项常见的 LLM 驱动任务：

对文本进行分类（使用已训练到 希腊电报数据 模型中的类别，用于情感或情绪分析等常见任务，或使用用户提供的类别），以及
總結文本。
自 12 月以来，与上述 Prompt Studio 功能类似，我们添加了基于 LLM 的文本分析配方选项，以显示底层提示。这一级别的洞察力标志着向前迈出了重要一步，使用户能够自信而精确地优化其生成式 AI 工作流程，并提升自己的提示工程技能。


文本提取插件改进
您可能已经知道我们早在 2020 年就发布的文本提取和光学字符识别 (OCR) 插件。但是，它最近进行了更新，通过执行更智能、更有意义的分块，可以更轻松地用于 RAG。请留意即将推出的对 PDF 章节的支持，这将使该插件对 RAG 的可用性更上一层楼。