Solutions гибкость API à prix réduit

Accédez à des outils гибкость API abordables et puissants, conçus pour répondre à vos besoins professionnels et personnels.

гибкость API

  • MindSearch est un cadre open-source basé sur la récupération augmentée qui récupère dynamiquement les connaissances et alimente la réponse aux requêtes basée sur LLM.
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    Qu'est-ce que MindSearch ?
    MindSearch offre une architecture modulaire pour la génération augmentée par récupération, conçue pour améliorer les grands modèles linguistiques avec un accès aux connaissances en temps réel. En se connectant à diverses sources de données, notamment les systèmes de fichiers locaux, les stocks de documents et les bases de données vectorielles dans le cloud, MindSearch indexe et intègre les documents à l'aide de modèles d'intégration configurables. Pendant l'exécution, il récupère le contexte le plus pertinent, re-ridge les résultats en utilisant des fonctions de scoring personnalisables et compose une invite complète pour que les LLM générent des réponses précises. Il supporte le cache, les types de données multimodaux et les pipelines combinant plusieurs récupérateurs. L'API flexible permet aux développeurs de ajuster les paramètres d'intégration, les stratégies de récupération, les méthodes de découpage et les modèles de prompt. Que ce soit pour créer des assistants AI conversationnels, des systèmes de questions-réponses ou des chatbots spécifiques à un domaine, MindSearch simplifie l'intégration des connaissances externes dans les applications pilotées par LLM.
  • Cadre d'expérience utilisateur basé sur l'IA pour les boutiques en ligne.
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    Qu'est-ce que BatteryIncluded incl. Volt Search ?
    BatteryIncluded est un cadre d'expérience utilisateur et de découverte de données basé sur l'IA, adapté aux boutiques en ligne. Il dispose d'un système robuste comprenant Volt Merch, des préréglages dynamiques, une logique de groupe évolutive et plusieurs couches pour les données et la pertinence. L'API offre des fonctions flexibles et performantes, qui s'intègrent parfaitement à tout système existant, promettant des expériences de recherche plus rapides et des économies de coûts.
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