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정보 검색 시스템

  • MindSearch é uma estrutura de código aberto aumentada por recuperação que busca dinamicamente conhecimento e alimenta respostas de consultas baseadas em LLM.
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    O que é MindSearch?
    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.
    Recursos Principais do MindSearch
    • Geração aumentada por recuperação
    • Integração com bancos de dados vetoriais
    • Embeddings personalizáveis
    • Reclassification de resultados
    • Recuperação de múltiplas fontes
    • Suporte a cache
    • API modular
    • Orquestração de pipelines
  • AI_RAG é uma estrutura de código aberto que permite que agentes de IA realizem geração aprimorada por recuperação usando fontes de conhecimento externas.
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    O que é AI_RAG?
    AI_RAG fornece uma solução modular de geração aprimorada por recuperação que combina indexação de documentos, busca vetorial, geração de embutimento e composição de respostas orientadas por LLM. Os usuários preparam corpora de documentos de texto, conectam um armazenamento vetorial como FAISS ou Pinecone, configuram pontos finais de incorporação e LLM, e executam o processo de indexação. Quando uma consulta chega, o AI_RAG recupera as passagens mais relevantes, as alimenta juntamente com o prompt no modelo de linguagem escolhido e retorna uma resposta fundamentada no contexto. Seu design extensível permite conectores personalizados, suporte a múltiplos modelos e controle granular sobre parâmetros de recuperação e geração, ideal para bases de conhecimento e agentes conversacionais avançados.
  • Brian Knows é um agente de IA projetado para assistência e insights personalizados em conhecimento.
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    O que é Brian Knows?
    Brian Knows é um agente de IA inteligente que se destaca no gerenciamento de conhecimento, oferecendo aos usuários insights personalizados, síntese rápida de dados e recuperação eficiente de informações. Ele utiliza algoritmos avançados para entender as consultas dos usuários em contexto, fornecendo respostas oportunas e relevantes adaptadas a necessidades específicas. Seja você um pesquisador em busca de suporte, análise de dados ou consultas gerais de conhecimento, Brian Knows está equipado para melhorar seus processos de tomada de decisão com suas capacidades intuitivas.
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