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ベクタ検索

  • Connery SDK

    Connery SDK는 도구 통합이 포함된 메모리 지원 AI 에이전트를 구축, 테스트, 배포할 수 있는 플랫폼입니다.
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    Connery SDK란?
    Connery SDK는 AI 에이전트 제작을 단순화하는 종합 프레임워크입니다. Node.js, Python, Deno, 브라우저용 클라이언트 라이브러리를 제공하고, 개발자는 에이전트 행동 정의, 외부 도구 및 데이터 소스 통합, 장기 기억 관리, 다수의 LLM 연결이 가능합니다. 내장된 원격 측정 및 배포 유틸리티로 개발부터 배포까지 전체 에이전트 라이프사이클을 가속화합니다.
    Connery SDK 핵심 기능
    • 다국어 클라이언트 라이브러리 (Node.js, Python, Deno, 브라우저)
    • 컨텍스트 유지용 영구 메모리 저장소
    • 다중 모델과 벡터 검색 통합
    • 플러그인 및 도구 호출 프레임워크
    • 내장 텔레메트리 및 로깅
    • 클라우드 및 온프레미스 배포 유틸리티
    Connery SDK 장단점

    단점

    문서에 따르면 마지막 업데이트가 7개월 전으로 되어 있어 최근 개발 속도가 느릴 수 있음을 시사합니다.
    명확한 가격 정보나 기업 지원 세부 정보가 부족하여 대기업 채택이 제한될 수 있습니다.
    준비된 최종 사용자 애플리케이션이나 데모 앱에 대한 언급이 없습니다.

    장점

    오픈 소스이며 투명성과 커뮤니티 기여를 촉진합니다.
    SDK와 CLI를 결합하여 AI 플러그인 및 액션 개발을 간소화합니다.
    표준화된 REST API로 앱 통합 및 상호 작용 일관성을 단순화합니다.
    권한 부여, 입력 검증 및 로깅을 자동으로 처리합니다.
    외부 서비스와 상호 작용할 수 있는 유연한 플러그인 아키텍처를 제공합니다.
    Connery SDK 가격
    무료 플랜 있음No
    무료 평가판 정보
    가격 모델
    신용카드 필요 여부No
    평생 플랜 있음No
    청구 빈도
    최신 가격은 다음을 방문하세요: https://docs.connery.io/sdk

  • Llama-Index-Go

    LLM 기반 애플리케이션을 위한 벡터 기반 문서 인덱싱, 의미 검색, RAG 기능을 제공하는 오픈소스 Go 라이브러리.
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    Llama-Index-Go란?
    인기 있는 LlamaIndex 프레임워크의 강력한 Go 구현인 Llama-Index-Go는 텍스트 데이터를 기반으로 벡터 인덱스를 구축하고 쿼리하는 종단 간 기능을 제공합니다. 사용자들은 내장 또는 커스텀 로더를 통해 문서를 로드하고, OpenAI 또는 기타 공급자를 이용해 임베딩을 생성하며, 벡터를 메모리 또는 외부 벡터 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. QueryEngine API는 키워드 및 의미 검색, 부울 필터, LLM과의 RAG를 지원합니다. Markdown, JSON, HTML용 파서 확장이나 대안 임베딩 모델 연동도 가능합니다. 모듈화된 구성요소와 명확한 인터페이스로 고성능, 손쉬운 디버깅, 마이크로서비스/CLI/웹 애플리케이션과의 유연한 통합을 지원하며 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다.
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