FineTune Lab

Este projeto é um fork da ferramenta open source Lang Flow

Langflow is a low-code app builder for RAG and multi-agent AI applications. It’s Python-based and agnostic to any model, API, or database.

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O que é?

FineTune Lab é uma plataforma que permite a criação e o compartilhamento de soluções baseadas em LLMs de forma rápida e fácil. Construída sobre o Langflow, ela oferece um ambiente colaborativo para equipes desenvolverem e experimentarem com modelos de linguagem de grande porte.

Características principais:

• Interface intuitiva: Crie fluxos e pipelines de IA sem a necessidade de escrever código extenso com o auxilio da solucao low-code langFlow.
• Colaboração: Compartilhe seus projetos com colegas de equipe e colabore em tempo real.
• MarketPlace Apos a finalizacao de um projeto, publique no marketplace para validacao com usuarios reais.
• Integração com LLMs: Utilize o modelo de linguagem mais adequado a sua necessidade tecnica ou financeira.
• Reports Relatorios com o ranking dos projetos mais acessados/curtidos no marketplace.

Roadmap

Nosso objetivo é tornar FineTune Lab a plataforma de escolha para o desenvolvimento de aplicações de IA dentro de empresas. Nosso roadmap de desenvolvimento inclui:

Fase 1: MVP (Produto Mínimo Viável) TCC-PUCRS

• Core da Plataforma:
  • Implementação da interface intuitiva utilizando o Langflow como base.
  • Sistema básico de autenticação e criação de usuários.
  • Sistema básico de autenticação e criação de organizacoes.
  • Sistema básico de autenticação e criação de grupos de usuarios da mesma organiacao.
• Colaboração:
  • Implementação de um sistema de compartilhamento de projetos entre usuários.
  • Ferramentas básicas de colaboração (comentários, versões).
• Marketplace:
  • Criação de uma página inicial para o marketplace.
  • Mecanismo básico de publicação de projetos.

Fase 2: Melhorias e Expansão

• Colaboração:
  • Chat integrado para discussão sobre projetos.
  • Sistema de revisão por pares.
  • Permissões de acesso granular (leitura, escrita, edição).
• Marketplace:
  • Categorias e tags para facilitar a busca de projetos.
  • Sistema de recomendação de projetos baseado em interesses.
  • Monetização do marketplace (licenciamento de projetos, assinatura premium).
  • Ferramentas de avaliação de projetos (curtidas, comentários, classificações).
• Integração:
  • Conectores para outras ferramentas e serviços (bases de dados, cloud storage, etc.).
  • Suporte a diferentes formatos de dados.
• Relatórios:
  • Relatórios detalhados sobre o uso da plataforma e o desempenho dos projetos.
  • Análise de tendências e insights sobre o uso de LLMs.

Fase 3: Escalabilidade e Governança

• Escalabilidade:
  • Implementação de uma arquitetura escalável para suportar um grande número de usuários e projetos.
  • Otimização do desempenho da plataforma.
• Governança:
  • Políticas de uso e termos de serviço.
  • Ferramentas de moderação de conteúdo.
  • Segurança de dados e privacidade.
• Inteligência Artificial:
  • Utilização de técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a experiência do usuário e as recomendações.

Considerações Adicionais

• Documentação: Criar uma documentação completa e fácil de entender para os usuários.
• Comunidade: Construir uma comunidade ativa de desenvolvedores e usuários.
• Feedback: Coletar feedback dos usuários para aprimorar a plataforma continuamente.
• Testes: Realizar testes contínuos para garantir a qualidade do software.

Priorização das funcionalidades

• Esforço de desenvolvimento: Qual o custo de desenvolvimento de cada funcionalidade?
• Dependências: Quais funcionalidades dependem de outras?

Tecnologias

• Frontend: React, Vue.js ou Angular para a interface do usuário.
• Backend: Node.js, Python (Django ou Flask) ou outras tecnologias para a lógica do servidor.
• Banco de dados: PostgreSQL, MongoDB ou outros bancos de dados adequados.
• Cloud: AWS, GCP ou Azure para hospedagem e escalabilidade.