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

Эффективные 多後端支持 решения

Используйте 多後端支持 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

多後端支持

  • ChainStream

    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。
    Основные функции ChainStream
    • 实时Token流式推理
    • 子模型链执行
    • 跨平台C++ SDK
    • 多后端支持（ONNX、MNN、TFLite）
    • 低延迟的设备端大模型
    Плюсы и минусы ChainStream

    Минусы

    Проект все еще в разработке с меняющейся документацией
    Может потребоваться продвинутые знания для полного использования возможностей фреймворка
    Пока нет прямой информации о цене или коммерческих продуктах

    Плюсы

    Поддерживает непрерывное распознавание и обмен контекстом для улучшения взаимодействия агентов
    Открытый исходный код с активным сообществом и участием разработчиков
    Предоставляет полную документацию для различных ролей пользователей
    Разработан уважаемым исследовательским институтом в области ИИ
    Демонстрировался на академических и промышленных семинарах и конференциях

  • Memonto

    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.
Рекомендуемые