United Kingdombloomsburyai/cape-webservices
Entrypoint for all backend cape webservices
🚀 cape-webservices — Entry point backend cho hệ thống Cape QA
Giao diện HTTP API cho toàn bộ dịch vụ web backend của Cape, kết nối trực tiếp với mô hình đọc máy và quản lý tài liệu/người dùng.
cape-webservices là entry point cung cấp backend HTTP API cho hệ thống Cape, một bộ công cụ mã nguồn mở quản lý mô hình trả lời câu hỏi bằng cách "đọc" tài liệu tự động. Dựa trên các mô hình đọc máy tiên tiến, Cape hỗ trợ tải lên tài liệu, trả lời câu hỏi, thêm câu trả lời đã lưu, quản lý người dùng và tích hợp phản hồi người dùng. Thiết kế di động — chạy trên laptop hoặc cụm máy tính.
✨ Điểm nổi bật
- HTTP API đầy đủ: Cung cấp toàn bộ API backend cho Cape.
- Đa dạng cách dùng: Thư viện Python, dịch vụ Python, Docker, UI app, Slack/Facebook/Hangouts bot, email.
- Quản lý tài liệu & người dùng: Hỗ trợ tải lên, lưu trữ và quản lý tài liệu cũng như người dùng.
- Câu trả lời đã lưu: Cho phép thêm câu trả lời cố định để cập nhật mô hình.
- Di động: Chạy trên laptop hoặc cụm máy tính.
- Hỗ trợ Docker: Dễ dàng triển khai với hình ảnh Docker.
- Tích hợp plugin: Hỗ trợ Slack, Facebook, Hangouts và email.
- Phụ thuộc mô-đun: Dựa trên cape-responder, cape-document-manager, cape-userdb.
💡 Vì sao đáng chú ý
cape-webservices không chỉ là một máy chủ API đơn thuần — đây là trung tâm kết nối giữa người dùng, mô hình đọc máy và hệ thống quản lý. Nó cho phép người dùng tương tác thông qua nhiều kênh như web, Slack, email mà không cần biết cách vận hành mô hình. Thiết kế modul và hỗ trợ Docker giúp dự án dễ dàng triển khai và mở rộng.
Phù hợp cho các nhóm phát triển muốn tích hợp hệ thống trả lời câu hỏa tự động vào ứng dụng của mình mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống từ đầu.
#MachineLearning #QuestionAnswering #Python #DeepLearning #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object tracking
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training.
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all