Outils 벡터 검색 기술 simples et intuitifs

Explorez des solutions 벡터 검색 기술 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

벡터 검색 기술

  • Expériences de recherche et de découverte alimentées par l'IA pour le monde moderne.
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    Qu'est-ce que Trieve ?
    Trieve propose des solutions avancées de recherche et de découverte alimentées par l'IA, garantissant aux entreprises un avantage concurrentiel. Les fonctionnalités incluent la recherche vectorielle sémantique, la recherche en texte intégral avec les modèles BM25 et SPLADE, et des capacités de recherche hybride. Trieve fournit également un réglage de la pertinence, une mise en surbrillance des sous-phrases, et des intégrations API robustes pour une gestion des données facile. Les entreprises peuvent gérer l'ingestion, les embeddings et l'analyse sans effort, en s'appuyant sur des modèles open-source privés pour une sécurité maximale des données. Configurez rapidement et efficacement des expériences de recherche de premier plan dans l'industrie.
  • Un dépôt GitHub présentant des exemples de code pour la création d'agents IA autonomes sur Azure avec mémoire, planification et intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Azure AI Foundry Agents Samples ?
    Azure AI Foundry Agents Samples offre aux développeurs un ensemble riche de scénarios illustrant comment exploiter les SDK et services Azure AI Foundry. Il inclut des agents conversationnels avec mémoire à long terme, des agents planificateurs décomposant des tâches complexes, des agents avec outils appelant des API externes, et des agents multimodaux combinant texte, vision et parole. Chaque exemple est préconfiguré avec des configurations d'environnement, une orchestration LLM, une recherche vectorielle et une télémétrie pour accélérer la mise en prototype et le déploiement de solutions IA robustes sur Azure.
  • Le chercheur local RAG Deepseek utilise l'indexation Deepseek et des LLM locaux pour effectuer des réponses aux questions augmentées par récupération sur les documents de l'utilisateur.
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    Qu'est-ce que Local RAG Researcher Deepseek ?
    Le chercheur local RAG Deepseek combine les capacités puissantes de crawl et d'indexation de fichiers de Deepseek avec une recherche sémantique basée sur des vecteurs et une inférence locale de LLM pour créer un agent autonome de génération augmentée par récupération (RAG). Les utilisateurs configurent un répertoire pour indexer divers formats de documents – PDF, Markdown, texte, etc. – tout en intégrant des modèles d'embedding personnalisés via FAISS ou d'autres magasins vectoriels. Les requêtes sont traitées via des modèles open source locaux (par exemple, GPT4All, Llama) ou des API distantes, renvoyant des réponses concises ou des résumés basés sur le contenu indexé. Avec une interface CLI intuitive, des modèles de prompt personnalisables et une prise en charge des mises à jour incrémentielles, l'outil garantit la confidentialité des données et l'accessibilité hors ligne pour les chercheurs, développeurs et travailleurs du savoir.
  • Un agent IA autonome qui récupère des documents cliniques, résume les données des patients et fournit un support à la décision en utilisant des LLMs.
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    Qu'est-ce que Clinical Agent ?
    Clinical Agent est conçu pour rationaliser les flux de travail cliniques en combinant la puissance de la génération augmentée par récupération et la recherche vectorielle. Il ingère les données de dossiers médicaux électroniques, indexe les documents avec une base de données vectorielle et utilise des LLMs pour répondre aux questions cliniques, générer des résumés de sortie et créer des notes structurées. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des sources de données additionnelles et étendre les modules. Le cadre supporte des pipelines modulaires pour l’ingestion de données, la recherche sémantique, les questions-réponses et la synthèse, permettant aux hôpitaux et équipes de recherche de déployer rapidement des assistants cliniques basés sur l’IA.
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