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.

Python AGNO Memory Agent предоставляет структурированный подход к памяти агента, организуя её через фреймворк AGNO. Он использует модели вложений для преобразования текстовой памяти в векторные представления и хранит их в настраиваемых векторных хранилищах, таких как ChromaDB, FAISS или SQLite. Агентам доступны добавление новой памяти, запросы релевантных прошлых событий, обновление устаревших записей или удаление нерелевантных данных. Библиотека предлагает отслеживание событий по времени, области памяти с пространственной сегрегацией для многоагентных сценариев и настраиваемые пороги поиска по сходству. Она легко интегрируется с популярными фреймворками LLM и может быть расширена пользовательскими моделями вложений для различных применений ИИ.