Outils 埋め込み simples et intuitifs

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埋め込み

  • 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.
    Fonctionnalités principales de Llama-Index-Go
    • ingestion et parsing de documents
    • Création et gestion de magasins de vecteurs
    • Recherche sémantique et génération augmentée par récupération
    • Support pour OpenAI et modèles d'encodage personnalisés
    • Intégration avec des bases de données vectorielles externes
    • Chargeurs de nœuds et de documents personnalisables
    • QueryEngine avec filtres et classement
  • Modèle FastAPI prêt pour la production utilisant LangGraph pour construire des agents LLM évolutifs avec des pipelines personnalisables et une intégration mémoire.
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    Qu'est-ce que FastAPI LangGraph Agent Template ?
    Le modèle d'agent FastAPI LangGraph offre une base complète pour développer des agents pilotés par LLM au sein d'une application FastAPI. Il inclut des nœuds LangGraph prédéfinis pour des tâches courantes comme la complétion de texte, l'intégration et la recherche de similarité vectorielle tout en permettant aux développeurs de créer des nœuds et des pipelines personnalisés. Le modèle gère l'historique de conversation via des modules mémoire qui conservent le contexte entre les sessions et supporte la configuration basée sur l'environnement pour différentes phases de déploiement. Des fichiers Docker intégrés et une structure adaptée au CI/CD garantissent une conteneurisation et un déploiement sans heurts. La journalisation et la gestion des erreurs améliorent la visibilité, tandis que la base de code modulaire facilite l'extension des fonctionnalités. En combinant le cadre web haute performance FastAPI avec les capacités d'orchestration de LangGraph, ce modèle rationalise le cycle de vie du développement d'agents, du prototypage à la production.
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