- Moderne Python-Data-Frame-Bibliothek, entwickelt für AI
- Entwickelt, um unstrukturierte Daten zu Datensätzen zu organisieren und sie auf lokalen Maschinen in großem Maßstab zu wranglen
- Integriert AI-Modelle und API-Aufrufe in den postmodernen Data Stack, ohne sie zu abstrahieren oder zu verbergen
Hauptmerkmale
- Source-of-Truth-Speicher
- Verarbeitet unstrukturierte Daten aus S3, GCP, Azure und lokalen Dateisystemen ohne doppelte Kopien
- Unterstützung für multimodale Daten: Bilder, Videos, Text, PDF, JSON, CSV, Parquet usw.
- Vereinheitlicht Dateien und Metadaten zu dauerhaften, versionierten und spaltenbasierten Datensätzen
- Python-freundliche Datenpipelines
- Arbeitet mit Python-Objekten und Objektfeldern
- Integrierte Parallelisierung und Out-of-Core-Verarbeitung ohne SQL oder Spark
- Datenanreicherung (Enrichment) und Verarbeitung
- Erzeugt Metadaten mit lokalen AI-Modellen und LLM-APIs
- Filtert, joint und gruppiert anhand von Metadaten; Suche mit Vektor-Embeddings
- Übergibt Datensätze an Pytorch oder Tensorflow oder exportiert sie zurück in den Speicher
- Effizienz
- Parallelisierung, Out-of-Core-Verarbeitung und Daten-Caching
- Vektorisierte Operationen auf Python-Objektfeldern: Summe, Anzahl, Durchschnitt usw.
- Optimierte Vektorsuche
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