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.

La comparaison de bases de données vectorielles est conçue pour aider les utilisateurs à sélectionner la base de données vectorielle la plus adaptée à leurs besoins. L'outil fournit un aperçu détaillé de diverses bases de données, permettant aux utilisateurs de comparer les fonctionnalités, la performance et les prix. Les attributs de chaque base de données vectorielle sont méticuleusement décrits, garantissant que les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées. La plateforme est conviviale et sert de ressource complète pour comprendre les diverses capacités des différentes bases de données vectorielles.