Ferramentas 類似性検索 para todas as ocasiões

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類似性検索

  • MInD fornece gerenciamento de memória para agentes baseados em LLM para registrar, recuperar e resumir informações contextuais em sessões.
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    O que é MInD?
    MInD é uma estrutura de memória baseada em Python projetada para aprimorar agentes de IA impulsionados por LLM com capacidades robustas de memória. Ela permite que os agentes captem entradas do usuário e eventos do sistema como registros episódicos, condensem esses registros em resumos semânticos e recuperem memórias relevantes sob demanda. Com políticas de retenção configuráveis, busca por similaridade e sumarização automática, o MInD mantém uma base de conhecimento persistente que os agentes consultam durante inferências. Isso garante que eles relembrem interações anteriores com precisão, adaptem respostas com base no histórico e ofereçam diálogos personalizados e coerentes em várias sessões.
    Recursos Principais do MInD
    • Registro de memória episódica
    • Sumarização de memória semântica
    • Recuperação de memória baseada em relevância
    • Backends de armazenamento configuráveis
    • Políticas de condensação de memória
    • Integração de busca por similaridade
  • GraphSignal é um motor de busca de vetores de gráficos alimentado por IA em tempo real para pesquisa semântica e insights de grafo de conhecimento.
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    O que é GraphSignal?
    GraphSignal é uma plataforma de inteligência de gráficos alimentada por IA que integra de forma transparente embeddings baseados em vetores e estruturas de gráficos de conhecimento. Os usuários podem conectar suas fontes de dados, gerar embeddings automaticamente usando modelos integrados ou personalizados, e indexar nós e arestas para consultas semânticas em tempo real. A plataforma oferece APIs RESTful e SDKs para realizar análises avançadas de gráficos, buscas por similaridade, recomendações e tarefas de perguntas e respostas em dados conectados. Seus instrumentos de visualização dinâmica ajudam as equipes a explorar relacionamentos e extrair insights acionáveis de redes complexas.
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