Эффективные support multi-backend решения

Используйте support multi-backend инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

support multi-backend

  • Система памяти ИИ, позволяющая агентам захватывать, суммировать, внедрять и извлекать контекстные воспоминания о разговоре между сессиями.
    0
    0
    Что такое Memonto?
    Memonto функционирует как промежуточная библиотека для агентов ИИ, управляя всем циклом памяти. Во время каждого этапа разговора он записывает сообщения пользователя и ИИ, выделяет важные детали и создает краткие обзоры. Эти обзоры превращаются в векторные встраивания и хранятся в базах данных или файлах. При создании новых подсказок Memonto выполняет семантические поиски для получения наиболее релевантных исторических воспоминаний, что позволяет агентам сохранять контекст, помнить предпочтения пользователя и предоставлять персонализированные ответы. Поддерживаются разные системы хранения (SQLite, FAISS, Redis), а также предлагаются настраиваемые конвейеры для встраивания, суммирования и поиска. Разработчики могут легко интегрировать Memonto в существующие фреймворки агента, повышая согласованность и долгосрочную вовлеченность.
  • Средство с открытым исходным кодом, обеспечивающее хранение и поиск долгосрочной памяти на основе векторов для ИИ-агентов с сохранением контекстуальной преемственности.
    0
    0
    Что такое Memor?
    Memor предоставляет подсистему памяти для агентов на базе языковых моделей, позволяющую сохранять векторные представления прошедших событий, предпочтений пользователей и контекстных данных в векторных базах данных. Поддерживаются несколько бэкендов, таких как FAISS, ElasticSearch и системы в памяти. С помощью поиска по семантическому сходству агенты могут получать релевантные воспоминания на основе запросных векторных представлений и фильтров метаданных. Настраиваемые пайплайны памяти Memor включают сегментацию, индексирование и политики вытеснения, обеспечивая масштабируемое управление контекстом на длительный срок. Интегрируйте это в рабочий процесс вашего агента для обогащения команд динамическим историческим контекстом и повышения релевантности ответов в многосессионных взаимодействиях.
  • 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.
  • ChainStream обеспечивает потоковую последовательную цепочку субмоделей для инференса больших языковых моделей на мобильных и настольных устройствах с кросс-платформенной поддержкой.
    0
    0
    Что такое ChainStream?
    ChainStream — это跨平台的推理框架,可以实时传输大型语言模型的部分输出。它将LLM推理拆分为子模型链,实现增量式Token传递并降低感知延迟。开发者可以用简单的C++ API将ChainStream集成到应用中,选择偏好的后端如ONNX Runtime或TFLite,并自定义管道阶段。它支持安卓、iOS、Windows、Linux 和 macOS ,实现真正的在设备上进行AI驱动的聊天、翻译和助手功能,无需服务器依赖。
Рекомендуемые