Solutions effiziente Indizierung pour réussir

Adoptez des outils effiziente Indizierung conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

effiziente Indizierung

  • Permet des questions-réponses interactives sur les documents de CUHKSZ via l'IA, en utilisant LlamaIndex pour la récupération des connaissances et l'intégration de LangChain.
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    Qu'est-ce que Chat-With-CUHKSZ ?
    Chat-With-CUHKSZ fournit une pipeline simplifiée pour construire un chatbot spécifique à un domaine basé sur la base de connaissances de CUHKSZ. Après avoir cloné le dépôt, les utilisateurs configurent leurs identifiants API OpenAI et spécifient les sources de documents, comme les PDF du campus, les pages web, et les articles de recherche. L'outil utilise LlamaIndex pour prétraiter et indexer les documents, créant un stockage vectoriel efficace. LangChain orchestre la récupération et les prompts, fournissant des réponses pertinentes dans une interface conversationnelle. L'architecture supporte l'ajout de documents personnalisés, la fine-tuning des stratégies de prompt, et le déploiement via Streamlit ou un serveur Python. Il intègre aussi des améliorations de recherche sémantique optionnelles, supporte la journalisation des requêtes pour l'audit, et peut être étendu à d'autres universités avec une configuration minimale.
    Fonctionnalités principales de Chat-With-CUHKSZ
    • Intégration et parsing de documents (PDF, texte)
    • Indexation vectorielle via LlamaIndex
    • Génération augmentée par récupération avec LangChain
    • Interface de chat interactif avec Streamlit
    • Configuration personnalisée de prompts
    • Journalisation et audit des requêtes
  • Une bibliothèque Python offrant une mémoire partagée basée sur des vecteurs pour que les agents IA stockent, récupèrent et partagent le contexte à travers différents workflows.
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    Qu'est-ce que Agentic Shared Memory ?
    Agentic Shared Memory fournit une solution robuste pour la gestion des données contextuelles dans des environnements multi-agents pilotés par l’IA. En utilisant des vecteurs d’intégration et des structures de données efficaces, il stocke des observations, décisions et transitions d’état des agents, permettant un accès et une mise à jour transparents du contexte. Les agents peuvent interroger la mémoire partagée pour accéder à des interactions passées ou à des connaissances globales, favorisant un comportement cohérent et une résolution collaborative de problèmes. La bibliothèque supporte une intégration plug-and-play avec des cadres IA populaires comme LangChain ou des orchestrateurs d’agents personnalisés, offrant des stratégies de rétention personnalisables, des fenêtres de contexte et des fonctions de recherche. En abstraisant la gestion de la mémoire, les développeurs peuvent se concentrer sur la logique de l’agent tout en assurant une gestion scalable et cohérente de la mémoire dans des déploiements distribués ou centralisés. Cela améliore la performance globale du système, réduit les calculs redondants et renforce l’intelligence des agents au fil du temps.
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