AI
Плагин Payload для генерации и хранения векторных эмбеддингов полей коллекций через OpenAI или NLP Cloud.
Установка
pnpm add payload-plugin-ai Описание
Плагин добавляет в Payload CMS функции на базе AI. Сейчас основная возможность, автоматическая генерация текстовых эмбеддингов для полей коллекций. Плагин подключается в payload.config.ts через вызов `ai({ OPENAI_SECRET, NLPCLOUD_API_KEY, embeddings: { provider } })`. Поддерживаются два провайдера: OpenAI с моделью text-embedding-ada-002 и NLP Cloud с моделью paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2, выдающей векторы из 768 измерений. Эмбеддинги включаются на уровне поля. В объект `custom` нужного поля помещается вызов хелпера `genEmbeddings({ visible })`. Плагин добавляет к коллекции скрытое number-поле с `hasMany: true` и именем `<fieldName>_embeddings`, а также регистрирует хук `beforeChange`, который при каждом сохранении записи вычисляет вектор и записывает его в это поле. Параметр `visible` позволяет отобразить поле эмбеддингов в админке. Для векторного поиска используется MongoDB Atlas Search с индексом knnVector. Пример запроса находится в папке demo репозитория. Плагин написан на TypeScript, интерфейс админки работает на React. Для работы требуется форкнутая версия Payload (`alessiogr/payload#production-with-custom`), так как плагин зависит от двух ещё не принятых PR: поддержки кастомных свойств полей и number-полей с `hasMany`. Проект на ранней стадии, автор предупреждает о возможных breaking changes без предварительного уведомления.
О пакете
- Имя пакета
payload-plugin-ai- Последняя версия
1.1.0- Размер
- 401 кБ
- Лицензия
- MIT
- Загрузок в неделю
- 6
- Последняя публикация
- 18 апр. 2023 г.
Ещё от AlessioGr
Профиль автораПохожие плагины
Ещё в категории «Поиск»Typesense
Интегрирует возможности поиска Typesense в Payload CMS с синхронизацией в реальном времени.
Search plugin
Плагин поиска для Payload добавляет возможности быстрого поиска документов.
Algolia search
Интегрирует поиск Algolia с коллекциями Payload CMS.
Meilisearch
Плагин для Payload CMS, который синхронизирует документы коллекций с индексами Meilisearch через хуки afterChange и afterDelete.