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технология векторного поиска

  • Local RAG Researcher Deepseek

    O Pesquisador RAG Local Deepseek usa indexação Deepseek e LLMs locais para realizar respostas a perguntas com recuperação aumentada em documentos do usuário.
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    O que é Local RAG Researcher Deepseek?
    O Pesquisador RAG Local Deepseek combina as poderosas capacidades de rastreamento e indexação de arquivos de Deepseek com busca semântica baseada em vetores e inferência de LLMs locais para criar um agente autônomo de geração com recuperação aumentada (RAG). Os usuários configuram um diretório para indexar vários formatos de documentos — PDF, Markdown, texto, etc. — com modelos de embedding personalizados integrados via FAISS ou outros armazenamentos vetoriais. Consultas são processadas por modelos abertos locais (como GPT4All, Llama) ou APIs remotas, retornando respostas concisas ou resumos com base no conteúdo indexado. Com uma interface CLI intuitiva, templates de prompt personalizáveis e suporte para atualizações incrementais, a ferramenta garante privacidade de dados e acessibilidade offline para pesquisadores, desenvolvedores e trabalhadores do conhecimento.
    Recursos Principais do Local RAG Researcher Deepseek
    • Rastreamento e indexação de arquivos Deepseek
    • Busca semântica baseada em vetores com suporte FAISS
    • Integração de LLMs locais e remotos (ex: GPT4All, Llama)
    • Perguntas e respostas com recuperação aumentada
    • Sumarização de documentos
    • Interfaces CLI e API Python
    • Modelos de prompt e embedding configuráveis
    • Indexação e atualizações incrementais

  • Azure AI Foundry Agents Samples

    Um repositório do GitHub exibindo exemplos de código para construir agentes de IA autônomos no Azure com memória, planejamento e integração de ferramentas.
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    O que é Azure AI Foundry Agents Samples?
    Azure AI Foundry Agents Samples fornece aos desenvolvedores um conjunto completo de cenários de exemplo que ilustram como aproveitar os SDKs e serviços do Azure AI Foundry. Inclui agentes conversacionais com memória de longo prazo, agentes planejadores que dividem tarefas complexas, agentes com chamadas a APIs externas e agentes multimodais combinando texto, visão e fala. Cada exemplo vem pré-configurado com configurações de ambiente, orquestração de LLM, busca vetorial e telemetria para acelerar prototipagem e implantação de soluções de IA robustas no Azure.
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