Интеллектуальный диалоговый агент на базе RAG сочетает слой поиска на основе векторного хранилища с Gemini LLM от Google через LangChain для обеспечения богатого контекстом обмена знаниями. Пользователи вводят и индексируют документы — PDF, веб-страницы или базы данных — в векторную базу данных. При запросе агент извлекает наиболее релевантные фрагменты, вставляет их в шаблон подсказки и генерирует краткие, точные ответы. Модульная архитектура позволяет настраивать источники данных, векторные хранилища, инженерные системы подсказок и бекенды LLM. Этот проект с открытым исходным кодом упрощает разработку специализированных Q&A ботов, исследовательских инструментов и помощников, предоставляющих масштабируемые, быстрые аналитические данные из больших коллекций документов.

SvectorDB — это комплексная безсерверная векторная база данных, предназначенная для упрощения управления и запроса векторизованных данных. Построен с высокой масштабируемостью и экономичностью, он поддерживает многомерные векторы и оптимизирован для производительности. Платформа идеально подходит для приложений, которые требуют эффективного обращения с векторами, таких как поиск изображений, обработка естественного языка и машинное обучение. Благодаря простой интеграции и мощным API, SvectorDB обеспечивает бесшовный опыт как для разработчиков, так и для специалистов-данных. Бесплатный уровень позволяет пользователям экспериментировать и создавать прототипы без предварительных затрат, что делает его привлекательным вариантом как для стартапов, так и для предприятий.