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多後端支持

  • ChainStream

    ChainStream permet la diffusion en continu d'enchaînements de sous-modèles pour de grands modèles linguistiques sur appareils mobiles et de bureau avec support multiplateforme.
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    Qu'est-ce que ChainStream ?
    ChainStream est un cadre d'inférence multiplateforme pour mobiles et ordinateurs qui diffuse en temps réel des sorties partielles des grands modèles linguistiques. Il divise l'inférence LLM en chaînes de sous-modèles, permettant une livraison incrémentielle de tokens et réduisant la latence perçue. Les développeurs peuvent intégrer ChainStream dans leurs applications via une API C++ simple, choisir des backends préférés comme ONNX Runtime ou TFLite, et personnaliser les étapes du pipeline. Fonctionne sur Android, iOS, Windows, Linux et macOS, permettant une véritable chat, traduction ou fonctionnalités d'assistance pilotées par l'IA directement sur l’appareil, sans dépendance serveur.
    Fonctionnalités principales de ChainStream
    • Inférence par diffusion de tokens en temps réel
    • Exécution de chaînes de sous-modèles
    • SDK C++ multiplateforme
    • Support multi-backends (ONNX, MNN, TFLite)
    • LLM à faible latence sur l'appareil
    Avantages et inconvénients de ChainStream

    Inconvénients

    Le projet est encore en cours de développement avec une documentation en évolution
    Peut nécessiter des connaissances avancées pour exploiter pleinement les capacités du cadre
    Aucun détail direct sur les prix ou les produits commerciaux disponible pour l'instant

    Avantages

    Prend en charge la détection et le partage continus du contexte pour améliorer l'interaction des agents
    Open-source avec une communauté active et la participation des contributeurs
    Fournit une documentation complète pour plusieurs rôles d'utilisateurs
    Développé par un institut de recherche en IA réputé
    Démontré lors d'ateliers et conférences académiques et industriels

  • Memonto

    Système de mémoire IA permettant aux agents de capturer, résumer, intégrer et récupérer les souvenirs conversationnels contextuels sur plusieurs sessions.
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    Qu'est-ce que Memonto ?
    Memonto fonctionne comme une bibliothèque intermédiaire pour les agents IA, orchestrant tout le cycle de vie de la mémoire. Lors de chaque tour de conversation, il enregistre les messages utilisateur et IA, distille les détails importants et crée des résumés concis. Ces résumés sont convertis en embeddings et stockés dans des bases de données vectorielles ou des systèmes de fichiers. Lors de la création de nouveaux prompts, Memonto effectue des recherches sémantiques pour récupérer les souvenirs historiques les plus pertinents, permettant aux agents de maintenir le contexte, de se souvenir des préférences de l'utilisateur et de fournir des réponses personnalisées. Il supporte plusieurs backends de stockage (SQLite, FAISS, Redis) et offre des pipelines configurables pour l'intégration de l'embedding, du résumé et de la récupération. Les développeurs peuvent intégrer Memonto de manière transparente dans des frameworks d'agents existants, renforçant ainsi la cohérence et l'engagement à long terme.
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