Die besten 類似性検索-Lösungen für Sie

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類似性検索

  • MInD bietet Speichermanagement für LLM-basierte Agenten, um kontextbezogene Informationen über Sitzungen hinweg aufzuzeichnen, abzurufen und zusammenzufassen.
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    Was ist MInD?
    MInD ist ein in Python geschriebenes Speichersystem, das darauf ausgelegt ist, LLM-gesteuerten KI-Agenten mit robusten Speicherfunktionen auszustatten. Es ermöglicht Agenten, Benutzereingaben und Systemereignisse als episodische Protokolle zu erfassen, diese Protokolle in semantische Zusammenfassungen zu kondensieren und kontextabhängige Erinnerungen bei Bedarf abzurufen. Mit konfigurierbaren Aufbewahrungsrichtlinien, Ähnlichkeitssuche und automatischer Zusammenfassung pflegt MInD eine persistente Wissensbasis, die bei der Inferenz konsultiert wird. Dies stellt sicher, dass sie frühere Interaktionen genau abrufen, Antworten auf Basis der Historie anpassen und personalisierte, kohärente Dialoge über mehrere Sitzungen hinweg liefern.
    MInD Hauptfunktionen
    • Episodisches Speichermanagement
    • Semantisches Zusammenfassen
    • Relevanzbasiertes Abrufen
    • Konfigurierbare Speichersysteme
    • Speicher-Kondensationsrichtlinien
    • Ähnlichkeitssuche-Integration
  • GraphSignal ist eine Echtzeit-Suchmaschine für Graphenvektoren, die KI-gestützt ist und für semantische Suche und Erkenntnisse im Wissensgraph verwendet wird.
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    Was ist GraphSignal?
    GraphSignal ist eine KI-gesteuerte Graph-Intelligenzplattform, die nahtlos vektorbasierte Einbettungen und Wissensgraph-Strukturen integriert. Nutzer können ihre Datenquellen verbinden, automatisch Einbettungen mit integrierten oder benutzerdefinierten Modellen generieren und Knoten und Kanten für Echtzeit-Semantiksuchen indexieren. Die Plattform bietet RESTful APIs und SDKs für erweiterte Graph-Analysen, Ähnlichkeitssuchen, Empfehlungen und Frage-Antwort-Aufgaben über verbundene Daten. Mit ihren dynamischen Visualisierungstools können Teams Beziehungen erkunden und umsetzbare Erkenntnisse aus komplexen Netzwerken gewinnen.
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