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ベクタ検索

  • Connery SDK

    Le SDK Connery permet aux développeurs de construire, tester et déployer des agents IA capables de mémoire avec des intégrations d'outils.
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    Qu'est-ce que Connery SDK ?
    Le SDK Connery est un cadre complet qui simplifie la création d'agents IA. Il fournit des bibliothèques clientes pour Node.js, Python, Deno et le navigateur, permettant aux développeurs de définir les comportements des agents, d'intégrer des outils externes et des sources de données, de gérer la mémoire à long terme, et de se connecter à plusieurs LLM. Avec une télémétrie intégrée et des utilitaires de déploiement, le SDK Connery accélère tout le cycle de vie de l'agent, du développement à la production.
    Fonctionnalités principales de Connery SDK
    • Bibliothèques clientes multilingues (Node.js, Python, Deno, Navigateur)
    • Stores de mémoire persistants pour la conservation du contexte
    • Intégrations de plusieurs modèles et recherche par vecteur
    • Framework d'invocation de plugins et d'outils
    • Télémétrie et journalisation intégrées
    • Utilitaires de déploiement pour le cloud et sur site
    Avantages et inconvénients de Connery SDK

    Inconvénients

    La documentation indique que la dernière mise à jour remonte à 7 mois, ce qui peut impliquer un développement récent plus lent.
    Le manque de détails explicites sur les prix ou le support entreprise peut limiter l'adoption par les grandes entreprises.
    Aucune mention d'applications prêtes à l'emploi ou d'applications de démonstration disponibles.

    Avantages

    Open source, facilitant la transparence et les contributions de la communauté.
    Combine SDK et CLI pour simplifier le développement de plugins et d'actions d'IA.
    API REST standardisée simplifiant l'intégration d'applications et la cohérence des interactions.
    Gère automatiquement l'autorisation, la validation des entrées et la journalisation.
    Architecture de plugins flexible permettant l'interaction avec des services externes.
    Tarification de Connery SDK
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://docs.connery.io/sdk

  • Llama-Index-Go

    Une bibliothèque Go open-source offrant l'indexation de documents basée sur des vecteurs, la recherche sémantique et les capacités RAG pour les applications alimentées par LLM.
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    Qu'est-ce que Llama-Index-Go ?
    En tant qu'implémentation robuste en Go du populaire framework LlamaIndex, Llama-Index-Go offre des capacités de bout en bout pour la construction et la requête d'index basés sur des vecteurs à partir de données textuelles. Les utilisateurs peuvent charger des documents via des chargeurs intégrés ou personnalisés, générer des embeddings en utilisant OpenAI ou d'autres fournisseurs, et stocker les vecteurs en mémoire ou dans des bases de données vectorielles externes. La bibliothèque expose une API QueryEngine qui supporte la recherche par mots-clés et sémantique, des filtres booléens, et la génération augmentée par récupération avec des LLM. Les développeurs peuvent étendre les parseurs pour Markdown, JSON ou HTML, et intégrer des modèles d'encodage alternatifs. Conçue avec des composants modulaires et des interfaces claires, elle offre haute performance, débogage facile, et une intégration flexible dans des microservices, outils CLI ou applications web, permettant un prototypage rapide de solutions de recherche et de chat alimentées par l’IA.
Vedettes