最新技術のВекторное хранилищеツール

革新的な機能を備えたВекторное хранилищеツールを使って、プロジェクトをより効率的に管理しましょう。

Векторное хранилище

  • Memaryは、AIエージェントのための拡張可能なPythonメモリフレームワークを提供し、構造化された短期および長期メモリの格納、検索、増強を可能にします。
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    Memaryとは?
    基本的に、Memaryは大規模言語モデルエージェント専用に調整されたモジュール式のメモリ管理システムを提供します。共通APIを通じてメモリの操作を抽象化し、インメモリ辞書、Redisの分散キャッシュ、PineconeやFAISSなどのベクトルストアによる意味検索をサポートします。ユーザーはスキーマベースのメモリ(エピソード記憶、意味記憶、長期記憶)を定義し、埋め込みモデルを活用して自動的にベクトルストアを構築します。検索機能により、会話中に関連するコンテキストを呼び出し、過去のやり取りやドメイン固有のデータを用いた応答を向上させます。拡張性を考慮して設計されたMemaryは、カスタムメモリバックエンドや埋め込み関数の統合も可能であり、継続的な知識を必要とする堅牢で状態を持つAIアプリケーションの開発に最適です。
  • エージェントがセッション間で文脈会話メモリをキャプチャ、要約、埋め込み、および取得できるAIメモリーシステム。
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    Memontoとは?
    MemontoはAIエージェント向けのミドルウェアライブラリとして、完全なメモリーライフサイクルを調整します。各会話ターンで、ユーザとAIのメッセージを記録し、重要な詳細を抽出し、コンパクトな概要を生成します。これらの概要は埋め込みに変換され、ベクトルデータベースやファイルベースのストアに保存されます。新しいプロンプトを構築する際、Memontoは意味的検索を行い、最も関連性の高い過去の記憶を取得し、コンテキストを維持し、ユーザの好みを思い出し、パーソナライズされた応答を可能にします。SQLite、FAISS、Redisなどの複数のストレージバックエンドをサポートし、埋め込み、概要化、検索のための設定可能なパイプラインを提供します。開発者は既存のエージェントフレームワークにMemontoをシームレスに統合でき、コヒーレンスと長期的なエンゲージメントを向上させます。
  • Ragsは、ベクターストアとLLMを組み合わせて知識ベースのQAを可能にするリトリーバル強化チャットボットを可能にするPythonフレームワークです。
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    Ragsとは?
    Ragsはリトリーバル強化生成アプリケーションを構築するためのモジュラーなパイプラインを提供します。FAISSやPineconeなどの人気のベクターストアと連携し、設定可能なプロンプトテンプレートや会話の文脈を維持するメモリモジュールを備えています。開発者はLlama-2、GPT-4、Claude2などのLLMプロバイダーを統合APIを通じて切り替えることができます。Ragsはストリーミング応答、カスタム前処理、評価フックをサポートします。その拡張性の高い設計により、プロダクション環境へのシームレスな統合、ドキュメントの自動取り込み、セマンティックサーチ、スケール可能な生成タスクが可能です。
  • FastAPI Agentsは、FastAPIとLangChainを使用して、LLMベースのエージェントをRESTful APIとして展開するオープンソースのフレームワークです。
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    FastAPI Agentsとは?
    FastAPI Agentsは、FastAPIウェブフレームワークを使用してLLMベースのエージェントを開発するための堅牢なサービスレイヤーを提供します。LangChainのチェーン、ツール、およびメモリシステムを使用してエージェントの動作を定義できます。各エージェントは標準のRESTエンドポイントとして公開でき、非同期リクエストやストリーミング応答、カスタマイズ可能なペイロードをサポートします。ベクトルストアとの連携により、知識駆動型アプリケーション向けの情報検索に強化された生成を実現します。フレームワークには、ビルトインのロギング、監視フック、およびコンテナ展開用のDockerサポートが含まれています。新しいツール、ミドルウェア、認証を使用してエージェントを簡単に拡張できます。FastAPI Agentsは、AIソリューションの本番運用準備を加速し、エンタープライズや研究環境でのエージェントベースのアプリケーションのセキュリティ、スケーラビリティ、保守性を確保します。
  • LangChain と LangGraph を使用した文書取り込みとクエリ用の AI 搭載 PDF チャットボットエージェントです。
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    AI PDF chatbot agent built with LangChain とは?
    この AI PDF チャットボットエージェントは、ユーザーが PDF ドキュメントをアップロードして解析し、ベクトル埋め込みをデータベースに保存し、チャットインターフェースを通じてこれらのドキュメントにクエリを実行できるカスタマイズ可能なソリューションです。OpenAI や他の大型言語モデルプロバイダーと統合し、関連コンテンツへの参照付きで回答を生成します。システムは LangChain を用いて言語モデルのオーケストレーションを行い、LangGraph でエージェントのワークフローを管理します。バックエンドサービスは取り込みと検索グラフを処理し、Next.js UI でファイルのアップロードとチャットを実現し、Supabase をベクトルストレージに使用しています。リアルタイムのストリーミング応答をサポートし、リトリーバー、プロンプト、ストレージの設定をカスタマイズ可能です。
  • AIPEは、メモリ管理、ツール統合、およびマルチエージェントワークフローのオーケストレーションを提供するオープンソースのAIエージェントフレームワークです。
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    AIPEとは?
    AIPEは、メモリ、プランニング、ツール使用、多エージェント協力のためのプラガブルモジュールを備え、AIエージェントのオーケストレーションを集中管理します。開発者はエージェンターソナを定義し、ベクトルストアを介してコンテキストを取り込み、外部APIやデータベースを統合できます。フレームワークは、プロンプトのテスト、エージェントの状態監視、タスクのチェイン化のためのWebダッシュボードとCLIを内蔵しています。RedisやSQLite、インメモリストアなど、多様なメモリバックエンドに対応しています。複数のエージェント設定では、データ抽出、分析、要約といった役割を割り当てて協力します。プロンプトエンジニアリングやAPIラッパー、エラー処理を抽象化することで、ドキュメントQA、顧客支援、自動化ワークフローの展開を加速します。
  • Cognitaは、ドキュメント検索、ベクトル検索、カスタマイズ可能なパイプラインを備えたモジュール式AIアシスタントの構築を可能にするオープンソースのRAGフレームワークです。
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    Cognitaとは?
    Cognitaは、ドキュメントを取り込みインデックス化し、OpenAI、TrueFoundry、その他のサードパーティの埋め込みから選択し、YAMLやPython DSLを使用して検索パイプラインを設定する、モジュール式のアーキテクチャを提供します。その統合されたフロントエンドUIにより、クエリのテスト、検索パラメーターの調整、ベクトル類似度の可視化が可能です。検証後、CognitaはKubernetesやサーバーレス環境向けの展開テンプレートを提供し、運用中のナレッジ主導型AIアシスタントを拡張可能にし、可観測性とセキュリティを確保します。
  • Steamship は AI エージェントの作成と展開を簡素化します。
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    Steamshipとは?
    Steamship は、AI エージェントの作成、展開、管理を簡素化するために設計された強力なプラットフォームです。開発者に対して、サーバーレスホスティングからベクターストレージソリューションまで、言語 AI パッケージの管理スタックを提供します。Steamship を使用すると、ユーザーは簡単に AI ツールやアプリケーションを構築、スケール、カスタマイズでき、プロジェクトへの AI 機能の統合をシームレスに行います。
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