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정보 검색 시스템

  • MindSearch es un marco de trabajo de código abierto aumentado por recuperación que busca dinámicamente conocimiento y potencia respuestas de consultas basadas en LLM.
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    ¿Qué es MindSearch?
    MindSearch proporciona una arquitectura modular de generación aumentada por recuperación diseñada para mejorar grandes modelos de lenguaje con acceso a conocimientos en tiempo real. Al conectarse con diversas fuentes de datos, incluyendo sistemas de archivos locales, almacenes de documentos y bases de datos vectoriales en la nube, MindSearch indexa y crea embeddings de documentos usando modelos de incrustación configurables. Durante la ejecución, recupera el contexto más relevante, re-ordena resultados con funciones de puntuación personalizables y construye un prompt integral para que los LLM generen respuestas precisas. También soporta almacenamiento en caché, tipos de datos multimodales y pipelines que combinan múltiples recuperadores. La API flexible de MindSearch permite a los desarrolladores ajustar parámetros de incrustación, estrategias de recuperación, métodos de fragmentación y plantillas de prompts. Ya sea construyendo asistentes de IA conversacionales, sistemas de pregunta-respuesta o chatbots específicos de dominio, MindSearch simplifica la integración de conocimientos externos en aplicaciones impulsadas por LLM.
    Características principales de MindSearch
    • Generación aumentada por recuperación
    • Integración con bases de datos vectoriales
    • Incrustaciones personalizables
    • Re-reordenamiento de resultados
    • Recuperación de múltiples fuentes
    • Soporte de caché
    • API modular
    • Orquestación de pipelines
  • AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
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    ¿Qué es AI_RAG?
    AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.
  • Brian Knows es un agente de IA diseñado para asistencia y conocimientos personalizados.
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    ¿Qué es Brian Knows?
    Brian Knows es un agente de IA inteligente que destaca en la gestión del conocimiento, ofreciendo a los usuarios análisis personalizados, síntesis de datos rápidas y recuperación de información eficiente. Utiliza algoritmos avanzados para comprender las consultas de los usuarios en su contexto, proporcionando respuestas oportunas y relevantes adaptadas a necesidades específicas. Ya sea que busques apoyo en investigaciones, análisis de datos o consultas generales sobre conocimiento, Brian Knows está equipado para mejorar tus procesos de toma de decisiones con sus capacidades intuitivas.
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