L'agent de conversation intelligent basé sur RAG combine une couche de récupération supportée par un magasin vectoriel avec le Gemini LLM de Google via LangChain, afin d'extraire la connaissance dans un contexte de conversation riche. Les utilisateurs insèrent et indexent des documents—PDF, pages web ou bases de données—dans une base de données vectorielle. Lorsqu'une requête est posée, l'agent récupère les passages les plus pertinents, les alimente dans un modèle de prompt, et génère des réponses concises et précises. Les composants modulaires permettent de personnaliser les sources de données, les magasins vectoriels, l'ingénierie des prompts et les backends LLM. Ce cadre open-source facilite le développement de bots Q&A spécifiques au domaine, d'explorateurs de connaissances et d'assistants de recherche, offrant des insights scalables et en temps réel à partir de grandes collections de documents.

SvectorDB est une base de données vectorielle sans serveur complète conçue pour simplifier la gestion et l'interrogation de données vectorisées. Conçue pour être hautement évolutive et rentables, elle prend en charge des vecteurs de haute dimension et est optimisée pour la performance. La plateforme est idéale pour des applications nécessitant une manipulation efficace des vecteurs, telles que la recherche d'images, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Avec une intégration facile et des API robustes, SvectorDB garantit une expérience fluide pour les développeurs et les scientifiques des données. Le niveau gratuit permet aux utilisateurs d'expérimenter et de prototyper sans coûts initiaux, ce qui en fait une option attrayante pour les startups et les entreprises.