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Die besten 向量存儲-Lösungen für Sie

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向量存儲

  • Memonto

    KI-Speichersystem, das Agenten ermöglicht, kontextbezogene Gesprächs mémoires über Sitzungen hinweg zu erfassen, zusammenzufassen, einzubetten und abzurufen.
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    Was ist Memonto?
    Memonto fungiert als Middleware-Bibliothek für KI-Agenten und orchestriert den vollständigen Speicherzyklus. Während jeder Gesprächsrunde zeichnet es Benutzer- und KI-Nachrichten auf, extrahiert wichtige Details und erstellt prägnante Zusammenfassungen. Diese Zusammenfassungen werden in Embeddings umgewandelt und in Vektordatenbanken oder Dateispeichern gespeichert. Beim Erstellen neuer Prompts führt Memonto semantische Suchen durch, um die relevantesten historischen Erinnerungen abzurufen, sodass die Agenten den Kontext aufrechterhalten, Benutzerpräferenzen erinnern und personalisierte Antworten geben können. Es unterstützt mehrere Speicher-Backends (SQLite, FAISS, Redis) und bietet konfigurierbare Pipelines für Einbettung, Zusammenfassung und Abruf. Entwickler können Memonto nahtlos in bestehende Agenten-Frameworks integrieren, um Kohärenz und langfristiges Engagement zu steigern.
    Memonto Hauptfunktionen
    • Automatische Dialogerfassung und Zusammenfassung
    • Erzeugung von Vektor-Embeddings
    • Unterstützung für Multi-Backend-Speicherung (SQLite, FAISS, Redis)
    • Semantischer Speicherabruf
    • Konfigurierbare Pipelines für maßgeschneiderte Integration

  • Rags

    Rags ist ein Python-Framework, das retrieval-augmented Chatbots ermöglicht, indem es Vektorspeicher mit LLMs für wissensbasierte Fragenbeantwortung kombiniert.
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    Was ist Rags?
    Rags bietet eine modulare Pipeline zum Aufbau retrieval-augmented generativer Anwendungen. Es integriert sich mit beliebten Vektorspeichern (z. B. FAISS, Pinecone), bietet konfigurierbare Prompt-Vorlagen und umfasst Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts. Entwickler können zwischen LLM-Anbietern wie Llama-2, GPT-4 und Claude2 über eine einheitliche API wechseln. Rags unterstützt Streaming-Antworten, benutzerdefinierte Vorverarbeitung und Bewertungs-Hooks. Das erweiterbare Design ermöglicht eine nahtlose Integration in Produktionsdienste und erlaubt automatisierte Dokumentenaufnahme, semantische Suche und Generierungsaufgaben für Chatbots, Wissensassistenten und die Dokumentenzusammenfassung in großem Maßstab.

  • LangChain

    LangChain ist ein Open-Source-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Ketten, Agenten, Speicher und Tool-Integrationen mit LLM zu erstellen.
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    Was ist LangChain?
    LangChain ist ein modulares Framework, das Entwicklern hilft, fortschrittliche KI-Anwendungen zu erstellen, indem es große Sprachmodelle mit externen Datenquellen und Tools verbindet. Es bietet Kettendefinitionen für sequenzielle LLM-Aufrufe, Agenten-Orchestrierung für Entscheidungsprozesse, Speicher-Module für Kontextwiederholung sowie Integrationen mit Dokumenten-Loadern, Vektor-Speichern und API-basierten Tools. Mit Unterstützung für mehrere Anbieter und SDKs in Python und JavaScript beschleunigt LangChain die Entwicklung und den Einsatz von Chatbots, QA-Systemen und personalisierten Assistenten.
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