MindSearch는 실시간 지식 접근으로 대형 언어 모델을 향상시키는 모듈형 검색 강화 생성 아키텍처를 제공합니다. 로컬 파일 시스템, 문서 저장소, 클라우드 기반 벡터 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스에 연결하며, 구성 가능한 임베딩 모델을 사용하여 문서를 인덱싱 및 임베드합니다. 런타임 동안 가장 관련성 높은 컨텍스트를 검색, 커스터마이징 가능한 스코어링 함수로 결과를 재순위하며, LLM이 정확한 응답을 생성할 수 있도록 포괄적인 프롬프트를 구성합니다. 캐싱, 다중 모달 데이터 유형, 복수의 리트리버를 결합하는 파이프라인도 지원합니다. 유연한 API를 통해 임베딩 파라미터, 검색 전략, 청크 처리 방식, 프롬프트 템플릿을 조정할 수 있습니다. 대화형 AI 어시스턴트, 질의응답 시스템, 도메인별 챗봇 구축 등에 적합하며 외부 지식을 LLM 기반 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Vector DB 비교는 사용자가 자신의 요구에 가장 적합한 벡터 데이터베이스를 선택할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 이 도구는 다양한 데이터베이스에 대한 자세한 개요를 제공하며, 사용자가 기능, 성능 및 가격을 비교할 수 있게 합니다. 각 벡터 데이터베이스의 속성이 신중하게 정리되어 있어, 사용자가 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 보장합니다. 이 플랫폼은 사용자 친화적이며 다양한 벡터 데이터베이스의 다양한 기능을 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 리소스 역할을 합니다.