DataChain - l’entrepôt de données IA pour enrichir, transformer et analyser les données du cloud

• Une bibliothèque moderne de dataframes Python conçue pour l’IA
• Conçue pour structurer des données non structurées en jeux de données et les wrangler à grande échelle sur une machine locale
• Intégrée à la stack de données postmoderne sans abstraire ni masquer les modèles d’IA et les appels d’API

Fonctionnalités principales

• Dépôt Source of Truth
  • Traite les données non structurées depuis S3, GCP, Azure et les systèmes de fichiers locaux, sans copies dupliquées
  • Prise en charge des données multimodales : images, vidéos, texte, PDF, JSON, CSV, parquet, etc.
  • Unifie fichiers et métadonnées en jeux de données persistants, versionnés et orientés colonnes
• Pipeline de données pensé pour Python
  • Travaille sur les objets Python et leurs champs
  • Parallélisation intégrée et traitement out-of-core, sans SQL ni Spark
• Enrichissement et traitement des données
  • Génération de métadonnées à l’aide de modèles d’IA locaux et d’API de LLM
  • Filtrage, jointure et regroupement à partir des métadonnées. Recherche via embeddings vectoriels
  • Transmission des jeux de données à Pytorch ou Tensorflow, ou réexport vers le dépôt
• Efficacité
  • Parallélisation, traitement out-of-core et mise en cache des données
  • Opérations vectorisées sur les champs d’objets Python : somme, nombre, moyenne, etc.
  • Recherche vectorielle optimisée