Uma alternativa direta ao Jupyter com agente de IA, formato de notebook YAML `.deepnote` e editor baseado em blocos para Python, R e SQL.
3 mil201TypeScriptApache-2.0Atualizado anteontem
apple/embedding-atlas
Ferramenta de visualização interativa para explorar grandes conjuntos de embeddings e seus metadados, com filtros cruzados e busca.
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O que é?
Embedding Atlas é uma ferramenta de visualização para grandes conjuntos de embeddings e os metadados associados a eles. Ela permite explorar a estrutura geral dos dados, identificar regiões densas e pontos fora do padrão, além de buscar pontos semelhantes a uma consulta ou a um item existente.
Para embeddings, oferece agrupamento automático com rótulos, estimativa de densidade por kernel com contornos de densidade, transparência independente da ordem para pontos sobrepostos e busca por vizinhos mais próximos. A renderização usa WebGPU e é voltada a conjuntos de dados com até alguns milhões de pontos. Para dados tabulares, oferece dashboards interligados com gráficos de barras, linhas, bolhas, contagem e eCDF, uma especificação de gráficos combinável para criar gráficos personalizados e visualizadores integrados para colunas de texto, imagem, áudio, valores numéricos, categorias e datas e horários.
O projeto pode ser usado como ferramenta de linha de comando em Python, como widget em notebooks no estilo Jupyter ou como componentes npm para React e Svelte. Também oferece uma interface MCP para que agentes de IA consultem o schema, executem SQL e criem gráficos.
Recursos principais
- 01Agrupamento e identificação automáticos de pontos de embeddings
- 02Estimativa de densidade por kernel com contornos de densidade
- 03Busca em tempo real e consulta de vizinhos mais próximos
- 04Renderização com WebGPU para até alguns milhões de pontos
- 05Gráficos interligados com filtros cruzados entre colunas tabulares
- 06Acesso via MCP para agentes de IA executarem SQL e criarem gráficos
Casos de uso
- Explorar a estrutura e os pontos fora do padrão de um conjunto de embeddings de texto ou imagem
- Inspecionar resultados de busca encontrando vizinhos de um exemplo conhecido
- Adicionar um visualizador interativo de embeddings a um notebook ou app web
- Permitir que um agente de IA analise e crie gráficos a partir de um conjunto de dados tabulares
Início rápido
- 1
Instale o pacote Python
pip install embedding-atlas - 2
Execute a ferramenta no seu conjunto de dados
embedding-atlas <your-dataset>
Antes de usar
- Para obter uma renderização fluida, é necessário usar um navegador compatível com WebGPU.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é embedding-atlas?
- Ferramenta de visualização interativa para explorar grandes conjuntos de embeddings e seus metadados, com filtros cruzados e busca. Embedding Atlas é uma ferramenta de visualização para grandes conjuntos de embeddings e os metadados associados a eles. Ela permite explorar a estrutura geral dos dados, identificar regiões densas e pontos fora do padrão, além de buscar pontos semelhantes a uma consulta ou a um item existente.
- embedding-atlas é gratuito? Qual é a licença?
- embedding-atlas é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- embedding-atlas ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de embedding-atlas foi em 21 de out. de 2026.
- Para que posso usar embedding-atlas?
- Explorar a estrutura e os pontos fora do padrão de um conjunto de embeddings de texto ou imagem Inspecionar resultados de busca encontrando vizinhos de um exemplo conhecido Adicionar um visualizador interativo de embeddings a um notebook ou app web Permitir que um agente de IA analise e crie gráficos a partir de um conjunto de dados tabulares
- Como instalar embedding-atlas?
- Instale o pacote Python: pip install embedding-atlas Execute a ferramenta no seu conjunto de dados: embedding-atlas <your-dataset>
- Onde consigo embedding-atlas?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/apple/embedding-atlas
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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