Решения векторные хранилища для эффективности

Откройте надежные и мощные векторные хранилища инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

векторные хранилища

  • LangChain — это открытая платформа, позволяющая разработчикам создавать цепи, агентов, модули памяти и интеграцию инструментов на базе LLM.
    0
    0
    Что такое LangChain?
    LangChain — это модульная платформа, которая помогает разработчикам создавать сложные AI-приложения, связывая большие языковые модели с внешними источниками данных и инструментами. Она предоставляет абстракции цепочек для последовательных вызовов LLM, координацию агентов для рабочих процессов принятия решений, модули памяти для сохранения контекста и интеграцию с загрузчиками документов, хранилищами векторов и API-инструментами. Поддержка нескольких провайдеров и SDK на Python и JavaScript ускоряет прототипирование и развертывание чатботов, QA-систем и персонализированных помощников.
  • Фреймворк для создания поиска-усиленных AI-агентов с использованием LlamaIndex для загрузки документов, векторного индексирования и QA.
    0
    0
    Что такое Custom Agent with LlamaIndex?
    Этот проект демонстрирует комплексную систему для создания поисково-усиленных AI-агентов с помощью LlamaIndex. Он проводит разработчиков через весь рабочий процесс: от загрузки документов и создания векторных хранилищ до определения пользовательских циклов агента для контекстных вопросов и ответов. Используя мощные возможности индексирования и поиска LlamaIndex, пользователи могут интегрировать любые модели, совместимые с OpenAI, настраивать шаблоны подсказок и управлять диалогами через CLI. Модульная структура поддерживает множество соединителей данных, расширений плагинов и динамическую настройку ответов, что ускоряет создание прототипов корпоративных ассистентов, интерактивных чатботов и исследовательских инструментов. Это решение упрощает создание домен-специфических AI-агентов на Python, обеспечивая масштабируемость, гибкость и простоту интеграции.
Рекомендуемые