Herramientas 類似性検索 de alto rendimiento

Accede a soluciones 類似性検索 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

類似性検索

  • MInD proporciona gestión de memoria para agentes basados en LLM para grabar, recuperar y resumir información contextual a través de sesiones.
    0
    0
    ¿Qué es MInD?
    MInD es un marco de memoria basado en Python diseñado para potenciar agentes de IA impulsados por LLM con capacidades de memoria robustas. Permite a los agentes captar entradas de usuario y eventos del sistema como registros episódicos, condensar esos registros en resúmenes semánticos y recuperar memorias relevantes según se requiera. Con políticas de retención configurables, búsqueda por similitud y resumen automatizado, MInD mantiene una base de conocimientos persistente que los agentes consultan durante la inferencia. Esto asegura que recuerden interacciones previas con precisión, adapten respuestas en función del historial y entreguen diálogos personalizados y coherentes en múltiples sesiones.
    Características principales de MInD
    • Registro de memoria episódica
    • Resumen de memoria semántica
    • Recuperación basada en relevancia
    • Backends de almacenamiento configurables
    • Políticas de condensación de memoria
    • Integración de búsqueda por similitud
  • GraphSignal es un motor de búsqueda de vectores de grafos en tiempo real potenciado por IA para búsqueda semántica y conocimientos en gráficos.
    0
    0
    ¿Qué es GraphSignal?
    GraphSignal es una plataforma de inteligencia de grafos impulsada por IA que integra de forma fluida embeddings basados en vectores y estructuras de grafos de conocimiento. Los usuarios pueden conectar sus fuentes de datos, generar automáticamente embeddings usando modelos integrados o personalizados, y indexar nodos y aristas para consultas semánticas en tiempo real. La plataforma ofrece APIs RESTful y SDK para realizar análisis avanzados de grafos, búsquedas por similitud, recomendaciones y tareas de preguntas y respuestas en datos conectados. Sus herramientas de visualización dinámica ayudan a los equipos a explorar relaciones y obtener insights accionables de redes complejas.
Destacados