icon
Инструменты ИИ ИИ-агенты MCP Рейтинг Отправить и Рекламировать
Войти

Эффективные Integration von Vektordatenbanken решения

Используйте Integration von Vektordatenbanken инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Integration von Vektordatenbanken

  • NeuralGPT

    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

  • Controllable RAG Agent

    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.

  • ragChatbot

    Открытый исходный код фреймворка RAG-чатботов с использованием векторных баз данных и LLM для предоставления контекстных ответов по пользовательским документам.
    0
    0
    Что такое ragChatbot?
    ragChatbot — это ориентированный на разработчиков каркас, призванный упростить создание чатботов с дополнением поиска. Он интегрирует пайплайны LangChain с API OpenAI или другими LLM для обработки запросов в Пользовательском корпусе документов. Пользователи могут загружать файлы различных форматов (PDF, DOCX, TXT), автоматически извлекать текст и создавать векторные представления с помощью популярных моделей. Фреймворк поддерживает несколько хранилищ векторов, таких как FAISS, Chroma и Pinecone, для эффективного поиска по сходству. Он включает слой памяти для многоборных взаимодействий и модульную архитектуру для настройки шаблонов подсказок и стратегий поиска. С помощью простого интерфейса командной строки или веб-интерфейса можно загружать данные, настраивать параметры поиска и запускать сервер чата для ответов на вопросы с учетом контекста и точности.
Рекомендуемые