2025-02-24 07:07:16
Latent Box - Recursos listos para usar en IA y creatividad
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Usuarios de esta herramienta
Desarrolladores de IAArtistas digitalesDiseñadores gráficosDesarrolladores webCreadores de juegos
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Gratis

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  1. Documentación: https://latentbox.com/en/docs

Latent Box es una plataforma integral que ofrece una amplia colección de recursos y herramientas para la inteligencia artificial, la creatividad y el arte. Diseñada para ser más eficiente y conveniente, esta plataforma está optimizada para proporcionar a los usuarios todo lo esencial en un solo lugar. Desde tutoriales prácticos hasta herramientas automatizadas, Latent Box es la solución ideal para aquellos que buscan optimizar su flujo de trabajo y reducir el tiempo de aprendizaje. Con un diseño intuitivo y contenido simplificado, los usuarios pueden acceder fácilmente a guías detalladas, consejos y trucos que les permitirán aprovechar al máximo las tecnologías más avanzadas. Ya sea que estés interesado en el diseño, el desarrollo web, la visualización de datos o la creación de juegos, Latent Box ofrece una experiencia sin problemas que te ayudará a alcanzar tus objetivos de manera efectiva.

Características principales

  1. Colecciones de recursos para IA y creatividad
  2. Herramientas de diseño y arte digital
  3. Recursos para desarrollo web y juegos
  4. Herramientas de visualización de datos
  5. Documentación detallada y tutoriales

Casos de uso

  1. Un desarrollador de IA utiliza las colecciones de recursos para encontrar los últimos papers sobre Stable Diffusion y mejorar su modelo de generación de imágenes.
  2. Un artista digital explora las herramientas de arte digital para crear ilustraciones más impactantes y optimizar su flujo de trabajo.
  3. Un diseñador gráfico accede a las fuentes de código abierto y recursos de diseño para crear proyectos más innovadores y eficientes.
  4. Un desarrollador web utiliza las colecciones de recursos web para implementar animaciones 3D y mejorar la experiencia del usuario en su sitio.
  5. Un creador de juegos aprovecha las herramientas de Unity para desarrollar juegos más interactivos y visualmente atractivos.

Reseñas de usuarios

Carlos Méndez

Desarrollador de IA

"Latent Box ha sido una herramienta invaluable para mi trabajo como desarrollador de IA. Las colecciones de recursos son extensas y bien organizadas, lo que me permite encontrar rápidamente los papers y herramientas que necesito. Además, la documentación es clara y detallada, lo que facilita mucho el aprendizaje y la implementación de nuevas tecnologías. Recomiendo esta plataforma a cualquier persona interesada en la inteligencia artificial y la creatividad."

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es Latent Box?

A:

Latent Box es una plataforma que ofrece una colección de recursos y herramientas para la inteligencia artificial, la creatividad y el arte.

Q:

¿Qué recursos ofrece Latent Box?

A:

Latent Box ofrece colecciones de recursos para IA, diseño, desarrollo web, juegos y visualización de datos, entre otros.

Q:

¿Cómo puedo acceder a los recursos de Latent Box?

A:

Puedes acceder a los recursos de Latent Box a través de su sitio web, donde encontrarás enlaces a las diferentes colecciones y documentación.

Q:

¿Latent Box es gratuito?

A:

Sí, Latent Box es una plataforma gratuita que ofrece acceso a una amplia variedad de recursos y herramientas.

Q:

¿Cómo puedo contribuir a Latent Box?

A:

Puedes contribuir a Latent Box a través de su página de GitHub, donde puedes enviar sugerencias, reportar errores o colaborar en el desarrollo de nuevas funcionalidades.

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ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su **_embebido visual_**. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior. Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes. ### Cloud Quickstart: 1. Obtén una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/). 2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API. 3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas. 4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas. ### Documentación: Nuestra documentación está disponible en [docs.colivara.com](https://docs.colivara.com/). ### Por qué? RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos. ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual. ### Características clave: - **Recuperación de última generación**: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia. - **Gestión de usuarios**: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos. - **Amplio soporte de formato**: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. - **Soporte de página web**: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo. - **Colecciones**: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros. - **Documentos**: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario. - **Filtrado**: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios. - **Convención sobre configuración**: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas. - **Características modernas de PgVector**: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos. - **API REST**: Fácil de usar API REST con documentación Swagger. - **Integral**: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios. - **Dockerizado**: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose. ### Evaluaciones: Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones. ### Componentes: 1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos. 2. API REST para la gestión de documentos/colecciones. 3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM. 4. SDKs específicos del lenguaje para la API. ### Plan de trabajo: 1. Demo completa con modelos generativos. 2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python. ### Inicio (Configuración local): 1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione. 2. Clona el repositorio. 3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables: 4. Ejecuta los siguientes comandos: 5. La aplicación estará ejecutándose en [http://localhost:8001](http://localhost:8001/) y la documentación de Swagger en [http://localhost:8001/v1/docs](http://localhost:8001/v1/docs). ### Licencia: Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en [tjmlabs.com](https://tjmlabs.com/).
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