Le Prototype du Moteur Cognitif de Contexte AGI (CCE) Axé sur le Contexte offre une boîte à outils robuste pour que les développeurs mettent en œuvre des agents IA contextuels. Il utilise des embeddings vectoriels pour stocker les interactions utilisateur historiques, permettant une récupération efficace des morceaux de contexte pertinents. Le moteur résume automatiquement les longues conversations pour respecter les limites de tokens des LLM, assurant la continuité et la cohérence dans les dialogues multi-tours. Les développeurs peuvent configurer des stratégies de priorisation du contexte, gérer le cycle de vie de la mémoire et intégrer des pipelines de récupération personnalisés. Le CCE supporte des architectures modulaires de plugins pour les fournisseurs d'embeddings et les backends de stockage, offrant une flexibilité pour l'évolution des projets. Avec des API intégrées pour le stockage, la requête et la synthèse du contexte, le CCE facilite la création d'applications conversationnelles personnalisées, d'assistants virtuels et d'agents cognitifs nécessitant une mémoire à long terme.

DocsGPT est un chatbot de pointe alimenté par IA qui optimise le processus de recherche de documentation produit. En exploitant le traitement avancé du langage naturel, DocsGPT permet aux utilisateurs de poser des questions et de recevoir des réponses rapides et exactes en fonction de la documentation disponible. Il s'agit d'une solution open-source, facilement personnalisable pour s'adapter à différentes sources de données, garantissant qu'elle reste extrêmement pertinente et efficace, quel que soit le document spécifique traité.

Qdrant est un moteur de recherche vectoriel avancé qui permet aux développeurs de construire et de déployer des applications d'IA avec une grande efficacité. Il excelle dans la gestion de types de données complexes et offre des capacités pour des recherches de similarité sur des données de haute dimension. Idéal pour les applications dans les moteurs de recommandation, les recherches d'images et de vidéos, et les tâches de traitement du langage naturel, Qdrant permet aux utilisateurs d'indexer et de requêter rapidement des embeddings. Avec sa architecture évolutive et son support pour diverses méthodes d'intégration, Qdrant rationalise le flux de travail pour les solutions d'IA, garantissant des temps de réponse rapides même sous de lourdes charges.