cpp-langchain implémente les fonctionnalités principales de l'écosystème LangChain en C++. Les développeurs peuvent envelopper les appels aux grands modèles de langage, définir des modèles d'invites, assembler des chaînes et orchestrer des agents qui appellent des outils ou des API externes. Il comprend des modules de mémoire pour maintenir l'état conversationnel, le support pour les embeddings pour la recherche de similarité et des intégrations avec des bases de données vectorielles. La conception modulaire permet de personnaliser chaque composant — clients LLM, stratégies d'invites, backends de mémoire et toolkits — pour répondre à des cas d'usage spécifiques. En offrant une bibliothèque uniquement en en-tête et une compatibilité CMake, cpp-langchain simplifie la compilation d'applications AI natives sur Windows, Linux et macOS sans nécessiter d'environnement Python.

Milvus est une base de données vectorielle open-source spécialement conçue pour gérer les charges de travail d'IA. Elle offre un stockage et une récupération à haute performance des embeddings et d'autres types de données vectorielles, permettant des recherches de similarité efficaces à travers de grands ensembles de données. La plateforme prend en charge divers frameworks de machine learning et de deep learning, permettant aux utilisateurs d'intégrer facilement Milvus dans leurs applications d'IA pour l'inférence et l'analyse en temps réel. Avec des caractéristiques telles qu'une architecture distribuée, un redimensionnement automatique et le support de différents types d'index, Milvus est conçu pour répondre aux exigences des solutions modernes d'IA.