Эффективные integración de bases de datos vectoriales решения

Используйте integración de bases de datos vectoriales инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

integración de bases de datos vectoriales

  • Модульная фреймворк для Python для создания AI-агентов с LLM, RAG, памятью, интеграцией инструментов и поддержкой векторных баз данных.
    0
    0
    Что такое NeuralGPT?
    NeuralGPT предназначен для упрощения разработки AI-агентов, предлагая модульные компоненты и стандартизированные пайплайны. В его основе — настраиваемые классы агентов, дополненная генерация (RAG) и уровни памяти для сохранения контекста диалога. Разработчики могут интегрировать векторные базы данных (например, Chroma, Pinecone, Qdrant) для семантического поиска и определять инструменты-агенты для выполнения внешних команд или API-запросов. Фреймворк поддерживает мульти-бэкенды LLM, такие как OpenAI, Hugging Face и Azure OpenAI. NeuralGPT включает CLI для быстрого прототипирования и SDK на Python для программного управления. Благодаря встроенной регистрации логов, обработке ошибок и расширяемой архитектуре плагинов ускоряет развертывание интеллектуальных помощников, чат-ботов и автоматизированных рабочих процессов.
    Основные функции NeuralGPT
    • Настраиваемые классы агентов
    • Дополненная генерация (RAG)
    • Управление диалоговой памятью
    • Интеграция с векторными БД (Chroma, Pinecone, Qdrant)
    • Выполнение инструментов для внешних API/команд
    • Поддержка нескольких бэкендов LLM (OpenAI, Hugging Face, Azure)
    • CLI и SDK на Python
    • Архитектура плагинов с логированием и обработкой ошибок
  • AI_RAG — это фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий агентам ИИ выполнять генерацию с помощью поиска, используя внешние источники знаний.
    0
    0
    Что такое AI_RAG?
    AI_RAG предоставляет модульное решение для генерации с дополнением поиска, сочетающее индексирование документов, векторный поиск, генерацию встраиваний и создание ответов с помощью LLM. Пользователи готовят корпуса текстовых документов, подключают векторное хранилище вроде FAISS или Pinecone, настраивают эндпоинты для встраиваний и LLM, запускают процесс индексирования. При получении запроса AI_RAG извлекает наиболее релевантные участки, передает их вместе с подсказкой выбранной модели и возвращает контекстно обоснованный ответ. Его расширяемый дизайн позволяет создавать собственные коннекторы, поддержку нескольких моделей и тонкую настройку параметров поиска и генерации, что идеально подходит для баз знаний и продвинутых чат-агентов.
  • Открытая платформа на Python для создания агентов с усиленной генерацией на основе поиска с настраиваемым контролем над процессом поиска и генерации ответов.
    0
    0
    Что такое Controllable RAG Agent?
    Модульный подход фреймворка Controllable RAG позволяет строить системы расширенного поиска с возможностью настройки и соединения компонентов поиска, памяти и стратегий генерации. Разработчики могут подключать различные LLM, векторные базы данных и контроллеры политик для регулировки методов получения и обработки документов перед генерацией. Основанный на Python, он включает инструменты для индексирования, запросов, отслеживания истории диалогов и управление действиями, что делает его идеальным для чат-ботов, помощников по знаниям и исследовательских инструментов.
Рекомендуемые