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Die besten ベクタ検索-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte ベクタ検索-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

ベクタ検索

  • Connery SDK

    Connery SDK ermöglicht es Entwicklern, speicherfähige KI-Agenten mit Tool-Integrationen zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.
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    Was ist Connery SDK?
    Connery SDK ist ein umfassendes Framework, das die Erstellung von KI-Agenten erleichtert. Es stellt Client-Bibliotheken für Node.js, Python, Deno und den Browser bereit, mit denen Entwickler Agentenverhalten definieren, externe Tools und Datenquellen integrieren, Langzeitspeicher verwalten und eine Verbindung zu mehreren LLMs herstellen können. Mit integrierter Telemetrie und Deployment-Utilities beschleunigt Connery SDK den gesamten Lebenszyklus des Agenten von der Entwicklung bis zur Produktion.
    Connery SDK Hauptfunktionen
    • Mehrsprachige Client-Bibliotheken (Node.js, Python, Deno, Browser)
    • Persistente Speichersysteme für Kontextwiederholung
    • Unterstützung für mehrere Modelle und Vektorsuche
    • Plugin- und Tool-Invocation-Framework
    • Integrierte Telemetrie und Logging
    • Deployment-Utilities für Cloud- und On-Premise-Umgebungen
    Connery SDK Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Die Dokumentation gibt an, dass das letzte Update vor 7 Monaten durchgeführt wurde, was auf eine langsamere aktuelle Entwicklung hindeuten könnte.
    Das Fehlen klarer Preis- oder Unternehmenskundensupport-Details könnte die Akzeptanz bei größeren Unternehmen einschränken.
    Es gibt keine Erwähnung von fertigen Endanwenderanwendungen oder verfügbaren Demo-Apps.

    Vorteile

    Open Source, was Transparenz und Community-Beiträge fördert.
    Kombiniert SDK und CLI zur Vereinfachung der Entwicklung von KI-Plugins und Aktionen.
    Standardisierte REST-API vereinfacht die Integration von Apps und die Konsistenz der Interaktion.
    Automatisiert Autorisierung, Eingabevalidierung und Protokollierung.
    Flexible Plugin-Architektur, die Interaktionen mit externen Diensten ermöglicht.
    Connery SDK Preisgestaltung
    Hat einen kostenlosen PlanNo
    Details zur kostenlosen Probeversion
    Preismodell
    Ist eine Kreditkarte erforderlichNo
    Hat einen LebenszeitplanNo
    Abrechnungsfrequenz
    Für die neuesten Preise besuchen Sie bitte: https://docs.connery.io/sdk

  • Llama-Index-Go

    Eine Open-Source-Go-Bibliothek, die vektorbasierte Dokumentenindizierung, semantische Suche und RAG-Fähigkeiten für auf LLM basierende Anwendungen bietet.
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    Was ist Llama-Index-Go?
    Als robuste Go-Implementierung des beliebten LlamaIndex-Frameworks bietet Llama-Index-Go End-to-End-Funktionen für den Aufbau und die Abfrage vektorbasierter Indizes aus Textdaten. Nutzer können Dokumente über eingebaute oder benutzerdefinierte Loader laden, Embeddings mit OpenAI oder anderen Anbietern generieren und Vektoren im Speicher oder in externen Vektordatenbanken speichern. Die Bibliothek stellt eine QueryEngine-API bereit, die Keyword- und semantische Suche, boolesche Filter und Retrieval-augmented Generation mit LLMs unterstützt. Entwickler können Parser für Markdown, JSON oder HTML erweitern und alternative Einbettungsmodelle einbinden. Mit modularen Komponenten und klaren Schnittstellen bietet sie hohe Leistung, einfache Fehlersuche und flexible Integration in Microservices, CLI-Tools oder Webanwendungen, um die schnelle Prototypentwicklung von KI-gesteuerten Suchen und Chat-Lösungen zu ermöglichen.
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