Outils 快取機制 simples et intuitifs

Explorez des solutions 快取機制 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

快取機制

  • 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.
    Fonctionnalités principales de MindSearch
    • Génération augmentée par récupération
    • Intégration de bases de données vectorielles
    • Embeddings personnalisables
    • Re-racking des résultats
    • Récupération multi-sources
    • Support du cache
    • API modulaire
    • Orchestration de pipeline
  • Rawr Agent est un cadre Python permettant de créer des agents AI autonomes avec des pipelines de tâches personnalisables, la mémoire et l'intégration d'outils.
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    Qu'est-ce que Rawr Agent ?
    Rawr Agent est un cadre Python modulaire et open-source qui permet aux développeurs de construire des agents AI autonomes en orchestrant des flux de travail complexes d’interactions LLM. En utilisant LangChain en arrière-plan, Rawr Agent vous permet de définir des séquences de tâches via des configurations YAML ou du code Python, en intégrant des outils tels que les API web, les requêtes de bases de données et les scripts personnalisés. Il comprend des composants de mémoire pour stocker l’historique des conversations et les embeddings vectoriels, des mécanismes de mise en cache pour optimiser les appels répétés, ainsi que des journaux de bord et une gestion robuste des erreurs pour surveiller le comportement de l’agent. Son architecture extensible permet d’ajouter des outils et des connecteurs personnalisés, rendant l’outil adapté pour des tâches telles que la recherche automatisée, l’analyse de données, la génération de rapports et les chatbots interactifs. Avec sa API simple, les équipes peuvent rapidement prototyper et déployer des agents intelligents pour diverses applications.
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