MindSearch предоставляет модульную архитектуру генерации с расширением за счет поиска, созданную для улучшения работы больших языковых моделей с доступом к знаниям в режиме реального времени. Подключаясь к различным источникам данных, включая локальные файловые системы, хранилища документов и облачные векторные базы данных, MindSearch индексирует и создает встраивания документов с помощью настраиваемых моделей встраивания. Во время выполнения он извлекает наиболее релевантный контекст, перераспределяет результаты с помощью настраиваемых функций оценки и формирует комплексный запрос (prompt) для генерации точных ответов. Также поддерживаются кеширование, мультимодальные данные и пайплайны с несколькими извлекателями. Гибкий API MindSearch позволяет разработчикам настраивать параметры встраивания, стратегии поиска, методы нарезки и шаблоны запросов. Будь то создание диалоговых AI-ассистентов, систем вопрос-ответ или тематических чатботов, MindSearch упрощает интеграцию внешних знаний в приложения на базе LLM.

Сравнение векторных баз данных предназначено для помощи пользователям в выборе наиболее подходящей векторной базы данных для их нужд. Этот инструмент предоставляет подробный обзор различных баз данных, позволяя пользователям сравнивать функции, производительность и цены. Атрибуты каждой векторной базы данных тщательно изложены, обеспечивая возможность принимать обоснованные решения. Платформа удобна в использовании и служит всесторонним ресурсом для понимания разнообразных возможностей различных векторных баз данных.