Soluções almacenamiento de vectores sob medida

Explore ferramentas almacenamiento de vectores configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

almacenamiento de vectores

  • Estrutura para construir agentes de IA aprimorados por recuperação usando LlamaIndex para ingestão de documentos, indexação vetorial e QA.
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    O que é Custom Agent with LlamaIndex?
    Este projeto demonstra uma estrutura abrangente para criar agentes de IA aprimorados por recuperação usando LlamaIndex. Orienta os desenvolvedores por todo o fluxo de trabalho, começando com ingestão de documentos e criação de armazenamento vetorial, seguido pela definição de um ciclo de agente personalizado para perguntas e respostas contextuais. Aproveitando as poderosas capacidades de indexação e recuperação do LlamaIndex, os usuários podem integrar qualquer modelo de linguagem compatível com OpenAI, personalizar modelos de prompt e gerenciar fluxos de conversação via interface CLI. A arquitetura modular suporta vários conectores de dados, extensões de plugins e customização dinâmica de respostas, possibilitando prototipagem rápida de assistentes de conhecimento de nível empresarial, chatbots interativos e ferramentas de pesquisa. Esta solução agiliza a construção de agentes de IA específicos de domínio em Python, garantindo escalabilidade, flexibilidade e fácil integração.
  • GenAI Processors agiliza a construção de pipelines de IA generativa com módulos personalizáveis de carregamento de dados, processamento, recuperação e orquestração de LLM.
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    O que é GenAI Processors?
    GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.
  • Transforme seu histórico de navegação em uma representação vetorial.
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    O que é Max's Browser History Embedding Tool?
    Esta ferramenta permite que os usuários armazenem uma representação vetorial de seu histórico de navegação, utilizando o modelo de incorporação da OpenAI para análise. É particularmente útil para fins de pesquisa, ajudando os usuários a entender padrões e tendências em sua atividade na web. Ao transformar o histórico de navegação tradicional em um formato mais analisável, os usuários podem aproveitar esses dados para várias tarefas analíticas e obter insights sobre seus hábitos de navegação.
  • Crie fluxos de trabalho de IA sem esforço com o Substrate.
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    O que é Substrate?
    O Substrate é uma plataforma versátil projetada para desenvolver fluxos de trabalho de IA conectando vários componentes modulares ou nós. Ele oferece um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) intuitivo que abrange funcionalidades essenciais de IA, incluindo modelos de linguagem, geração de imagens e armazenamento de vetores integrado. Esta plataforma atende a diversos setores, capacitando os usuários a construir sistemas complexos de IA com facilidade e eficiência. Ao agilizar o processo de desenvolvimento, o Substrate permite que indivíduos e organizações se concentrem na inovação e personalização, transformando ideias em soluções eficazes.
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