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.

AI_RAG fournit une solution modulaire de génération augmentée par récupération combinant l'indexation de documents, la recherche vectorielle, la génération d'intégrations et la composition de réponses pilotée par LLM. Les utilisateurs préparent des corpus de documents textuels, connectent un magasin vectoriel comme FAISS ou Pinecone, configurent les points de terminaison d'intégration et de LLM, puis lancent le processus d'indexation. Lorsqu'une requête arrive, AI_RAG récupère les passages les plus pertinents, les alimente avec le prompt dans le modèle de langage choisi, et renvoie une réponse contextuellement ancrée. Sa conception extensible permet des connecteurs personnalisés, la prise en charge multi-modèles et un contrôle précis des paramètres de récupération et de génération, idéal pour les bases de connaissances et les agents conversationnels avancés.

Brian Knows est un agent IA intelligent qui excelle dans la gestion des connaissances, fournissant aux utilisateurs des analyses personnalisées, une synthèse rapide des données et une recherche d'informations efficace. Il utilise des algorithmes avancés pour comprendre les requêtes des utilisateurs dans leur contexte, fournissant des réponses opportunes et pertinentes adaptées à des besoins spécifiques. Que vous recherchiez un soutien à la recherche, une analyse de données ou des requêtes de connaissances générales, Brian Knows est équipé pour améliorer vos processus de prise de décision grâce à ses capacités intuitives.

OpenChatKit est un kit d'outils innovant, open-source, visant à permettre aux utilisateurs de créer des chatbots spécialisés et généralistes. Il comprend divers composants, tels que des modèles de langage réglés par instruction et des modèles de modération. De plus, son système de récupération extensible permet d'enrichir les réponses des chatbots avec des informations à jour provenant de sources externes telles que des dépôts de documents, des API et des flux de données en direct. Ce kit d'outils est parfait pour les développeurs et les organisations cherchant à créer des solutions de chat personnalisées adaptées à des besoins spécifiques.