Прототип движка для управления динамическим контекстом диалога, позволяющий агентам AGI приоритизировать, извлекать и суммировать воспоминания о взаимодействиях.
Что такое Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype?
Прототип Контекст-Первый AGI Cognitive Context Engine (CCE) предоставляет мощный набор инструментов для реализации контекстуальных ИИ-агентов. Он использует векторные представления для хранения историй взаимодействий пользователей, обеспечивая эффективный поиск релевантных фрагментов контекста. Движок автоматически подводит итоги длинных диалогов, чтобы вписаться в лимит токенов LLM., обеспечивая непрерывность и связность в многоповоротных беседах. Разработчики могут настраивать стратегии приоритизации контекста, управлять жизненным циклом памяти и интегрировать нестандартные системы поиска. CCE поддерживает модульную архитектуру плагинов для провайдеров embedding и хранилищ, предлагая возможность масштабирования в рамках проектов. Встроенные API для хранения, запроса и суммирования контекста позволяют быстро создавать персонализированные диалоговые приложения, виртуальных помощников и когнитивных агентов с долгосрочной памятью.
Основные функции Context-First AGI Cognitive Context Engine (CCE) Prototype
Хранение контекста с помощью векторных представлений
DocsGPT — это передовой чат-бот на основе ИИ, который оптимизирует процесс поиска документации по продуктам. Используя современную обработку естественного языка, DocsGPT позволяет пользователям задавать вопросы и получать быстрые, точные ответы на основе доступной документации. Это решение с открытым исходным кодом, которое можно легко настроить под различные источники данных, что обеспечивает его высокую актуальность и эффективность независимо от конкретной документации.
Qdrant – это продвинутый векторный поисковый движок, который позволяет разработчикам создавать и развертывать приложения ИИ с высокой эффективностью. Он отлично справляется с управлением сложными типами данных и предлагает возможности для поиска похожих объектов по высокоразмерным данным. Идеален для приложений в области рекомендательных систем, поиска изображений и видео, а также задач обработки естественного языка, Qdrant позволяет пользователям быстро индексировать и запрашивать эмбеддинги. Благодаря своей масштабируемой архитектуре и поддержке различных методов интеграции Qdrant упрощает рабочий процесс для ИИ-решений, обеспечивая быстрое время отклика даже при высокой нагрузке.