EigenDB é um banco de dados vetorial projetado especificamente para cargas de trabalho de IA e aprendizado de máquina. Permite que os usuários ingeram, indexem e consultem vetores de embedding de alta dimensão em tempo real, suportando bilhões de vetores com tempos de busca inferiores a um segundo. Com recursos como gerenciamento automatizado de partições, dimensionamento dinâmico e indexação multidimensional, integra-se via APIs REST ou SDKs para linguagens populares. EigenDB também oferece filtragem avançada de metadados, controles de segurança integrados e um painel unificado para monitoramento de desempenho. Seja alimentando busca semântica, mecanismos de recomendação ou detecção de anomalias, o EigenDB fornece uma base confiável de alta taxa de transferência para aplicações de IA baseadas em embedding.

Memor oferece um subsistema de memória para agentes de modelos de linguagem, permitindo armazenar embeddings de eventos passados, preferências de usuário e dados contextuais em bancos de dados vetoriais. Suporta múltiplos backends, como FAISS, ElasticSearch e armazenamentos em memória. Usando busca por similaridade semântica, os agentes podem recuperar memórias relevantes com base em embeddings de consulta e filtros de metadados. Pipelines de memória personalizáveis incluem segmentação, indexação e políticas de expulsão, garantindo gerenciamento escalável de contexto a longo prazo. Integre-o no fluxo de trabalho do seu agente para enriquecer prompts com contexto histórico dinâmico e melhorar a relevância das respostas em múltiplas sessões.