MindSearch fornece uma arquitetura modular de Geração Aumentada por Recuperação projetada para aprimorar grandes modelos de linguagem com acesso a conhecimento em tempo real. Conectando-se a várias fontes de dados, incluindo sistemas de arquivos locais, armazéns de documentos e bancos de dados vetoriais na nuvem, MindSearch indexa e incorpora documentos usando modelos de embedding configuráveis. Durante a execução, recupera o contexto mais relevante, reclassifica resultados usando funções de pontuação personalizáveis e monta um prompt abrangente para que os LLM gerem respostas precisas. Também suporta caching, tipos de dados multimodais e pipelines combinando múltiplos recuperadores. A API flexível do MindSearch permite aos desenvolvedores ajustar parâmetros de embedding, estratégias de recuperação, métodos de fragmentação e templates de prompt. Seja construindo assistentes de IA conversacionais, sistemas de perguntas e respostas ou chatbots específicos de domínio, o MindSearch simplifica a integração do conhecimento externo em aplicações baseadas em LLM.

A Comparação de DB Vetorial foi projetada para ajudar os usuários a selecionar a base de dados vetorial mais adequada às suas necessidades. A ferramenta fornece uma visão geral detalhada de várias bases de dados, permitindo que os usuários comparem recursos, desempenho e preços. Os atributos de cada base de dados vetorial são cuidadosamente descritos, garantindo que os usuários possam tomar decisões informadas. A plataforma é amigável e serve como um recurso abrangente para entender as diversas capacidades de diferentes bases de dados vetoriais.