SnowChat объединяет векторные вставки и диалоговый ИИ, чтобы вы могли мгновенно запрашивать документы. Загружайте PDF, текстовые или markdown-файлы; он преобразует содержимое в поисковые вставки, сохраняет контекст в чате и генерирует точные ответы или резюме с помощью моделей GPT от OpenAI. Также SnowChat позволяет настраивать параметры модели, просматривать сниппеты источников для прозрачности и экспортировать журналы диалогов для последующего просмотра.

OpenKBS преобразует корпоративный контент—PDF, документы, веб-страницы— в векторные встраивания, хранящиеся в графе знаний. Пользователи взаимодействуют с AI-чат-ботом, находящим точные ответы за счет сканирования семантического индексa. Платформа предлагает надежные API-конечные точки, настраиваемые UI-виджеты и контроль доступа на основе ролей. Она ускоряет внутреннюю поддержку, поиск документации и обучение разработчиков с помощью автоматизированных, контекстных ответов и постоянного обучения по новым данным.

ThinkThread позволяет разработчикам добавлять постоянную память в приложения, основанные на ChatGPT. Он кодирует каждую обмен информацией с помощью Sentence Transformers и сохраняет векторные представления в популярных хранилищах. При каждом новом пользовательском вводе ThinkThread выполняет семанический поиск, чтобы найти наиболее релевантные прошлые сообщения, которые затем добавляются как контекст в запрос. Этот процесс обеспечивает последовательность, снижает затраты на проектирование prompting и позволяет ботам запоминать долгосрочные детали, такие как предпочтения пользователя, история транзакций или проектная информация.

Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant — это бесплатное Java-приложение с открытым исходным кодом, использующее Azure OpenAI для обработки больших языковых моделей и векторных эмбеддингов для семантического поиска. Оно загружает банковские PDFs, создает эмбеддинги и осуществляет диалоговый QA для суммирования финансовых отчетов, объяснения договоров о кредитах и получения деталей транзакций. В примере показано инженерное создание промптов, вызовы функций и интеграция с сервисами Azure для создания специализированного банковского помощника.

Spark Engine использует сложные модели ИИ для преобразования текстовых данных в многомерные векторные внедрения, позволяя поиску выходить за рамки простого совпадения ключевых слов. Когда пользователь отправляет запрос, Spark Engine обрабатывает его с помощью обработки естественного языка для захвата намерений, сравнивает его с индексированными документами и ранжирует результаты по семантической похожести. Платформа поддерживает фильтрацию, фасетирование, толерантность к опечаткам и персонализацию результатов. Благодаря возможностям настройки весов релевантности и панелям аналитики, команды могут контролировать эффективность поиска и уточнять параметры. Инфраструктура полностью управляемая и горизонтально масштабируемая, что обеспечивает низкую задержку при высокой нагрузке. RESTful API и SDK для нескольких языков позволяют легко интегрировать платформу, быстро добавляя умный поиск в веб-, мобильные и настольные приложения.

Локальный агент электронной почты LLaMA подключается к вашему почтовому ящику (Gmail API или mbox), импортирует входящие сообщения и создает локальный контекст с помощью векторных вложений. Анализирует цепочки сообщений, создает краткие сводки и предлагает ответы, адаптированные к каждому диалогу. Вы можете настраивать подсказки, регулировать тон и длину, а также расширять функции с помощью цепочек и памяти. Всё работает на вашем устройстве, не отправляя данные на внешние сервисы, обеспечивая полный контроль над вашим почтовым потоком.