초보자 친화적 технология векторного поиска 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 технология векторного поиска 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

технология векторного поиска

  • 로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek 인덱싱과 로컬 LLM을 활용하여 사용자 문서에 대한 검색 강화 질문 답변을 수행합니다.
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    Local RAG Researcher Deepseek란?
    로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.
  • Azure에서 메모리, 계획, 도구 통합 기능이 있는 자율 AI 에이전트 구축을 보여주는 GitHub 저장소.
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    Azure AI Foundry Agents Samples란?
    Azure AI Foundry Agents Samples는 Azure AI Foundry SDK 및 서비스를 활용하는 방법을 보여주는 풍부한 시나리오를 제공합니다. 장기 기억이 있는 대화형 에이전트, 복잡한 작업을 세분화하는 플래너 에이전트, 외부 API 호출이 가능한 도구 에이전트, 텍스트, 영상, 음성을 결합한 멀티모달 에이전트가 포함됩니다. 각 샘플은 환경 세팅, LLM 오케스트레이션, 벡터 검색, 텔레메트리와 함께 사전 구성되어 있어 강력한 AI 솔루션의 프로토타이핑과 배포를 빠르게 할 수 있습니다.
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