Гибкие almacenamiento de vectores решения

Используйте многофункциональные almacenamiento de vectores инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

almacenamiento de vectores

  • 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.
  • GenAI Processors упрощает создание генеративных AI-конвейеров с помощью настраиваемых модулей загрузки данных, обработки, поиска и оркестровки LLM.
    0
    0
    Что такое GenAI Processors?
    GenAI Processors обеспечивает набор переиспользуемых и настраиваемых процессоров для построения конвейеров генеративного AI от начала до конца. Разработчики могут загружать документы, разделять их на семантические фрагменты, создавать встраивания, хранить и запрашивать векторы, применять стратегии поиска и динамически формировать подсказки для вызова крупных языковых моделей. Его дизайн «вставляй-и-играй» облегчает расширение пользовательских этапов обработки, бесшовную интеграцию с сервисами Google Cloud или внешними хранилищами векторов, а также управление сложными RAG-пайплайнами для задач таких, как ответы на вопросы, суммирование и поиск знаний.
  • Преобразуйте свою историю просмотров в векторное представление.
    0
    0
    Что такое Max's Browser History Embedding Tool?
    Этот инструмент позволяет пользователям хранить векторное представление своей истории просмотров, используя модель встраивания OpenAI для анализа. Это особенно полезно для исследовательских целей, помогая пользователям понимать паттерны и тренды в их интернет-активности. Преобразуя традиционную историю просмотров в более анализируемый формат, пользователи могут использовать эти данные для различных аналитических задач и получать инсайты о своих привычках просмотра.
  • Создавайте рабочие процессы ИИ с помощью Substrate без усилий.
    0
    0
    Что такое Substrate?
    Substrate — это универсальная платформа, предназначенная для разработки рабочих процессов ИИ путем соединения различных модульных компонентов или узлов. Она предлагает интуитивно понятный набор средств разработки программного обеспечения (SDK), который включает в себя основные функции ИИ, такие как языковые модели, генерация изображений и интегрированное хранение векторов. Эта платформа обслуживает различные сектора, позволяя пользователям легко и эффективно создавать сложные ИИ-системы. Упрощая процесс разработки, Substrate позволяет индивидуумам и организациям сосредоточиться на инновациях и настройке, превращая идеи в эффективные решения.
Рекомендуемые