Rubra

Rubra est un outil open-source qui permet aux développeurs de créer des assistants IA localement, garantissant la confidentialité et l'efficacité des coûts.

Rubra est spécifiquement conçu pour aider les développeurs à travailler sur des assistants IA utilisant de grands modèles de langage (LLMs) sans les complications habituelles. Pensez-y comme ayant la même utilité qu'OpenAIs ChatGPT, mais avec l'avantage du développement local. Cela signifie que vous pouvez créer des applications IA puissantes de manière plus abordable et sécurisée, sans avoir à gérer des appels API basés sur des jetons.

L'une des grandes caractéristiques de Rubra est qu'il est livré avec des LLMs open-source entièrement configurés dès la sortie de la boîte. Cette configuration simplifie le processus de développement pour construire des agents modernes alimentés par l'IA qui peuvent gérer en douceur les interactions et le traitement des données provenant de diverses sources directement sur votre propre machine. De plus, il comprend une interface de chat conviviale qui permet aux développeurs de tester et de communiquer facilement avec leurs modèles et assistants.

Contrairement à d'autres moteurs d'inférence de modèles, Rubra propose une API Assistants compatible avec OpenAI et un LLM optimisé. Cette compatibilité garantit que les développeurs peuvent passer en douceur d'un outil à un autre et d'un environnement à un autre. Il est important de noter que Rubra place la confidentialité des utilisateurs au premier plan en effectuant tous les processus localement, de sorte que vos historiques de chat et toutes les données avec lesquelles vous travaillez n'ont jamais à quitter votre machine.

De plus, Rubra ne vous limite pas à son propre LLM local ; il prend également en charge les modèles d'OpenAI et d'Anthropic. Cette flexibilité permet aux développeurs de tirer parti d'un large éventail d'outils en fonction de leurs besoins spécifiques. L'implication de la communauté est également fortement encouragée, avec des opportunités pour les utilisateurs de s'engager via des discussions, de signaler des bogues et même de contribuer au code sur son dépôt GitHub.