Гибкие 개인화된 AI 응답 решения

Используйте многофункциональные 개인화된 AI 응답 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

개인화된 AI 응답

  • Инструмент ИИ для увеличения подписчиков на Xiaohongshu без усилий.
    0
    0
    Что такое 小薯条 - 小红书 AI 涨粉神器?
    Xiaoshutiao — это специализированный инструмент ИИ для Xiaohongshu, предназначенный для автоматизации взаимодействий и повышения вовлечённости аккаунта. Это мощное расширение умно просматривает контент Xiaohongshu, генерируя персонализированные комментарии ИИ, случайные лайки и целевые подписки, чтобы повысить активность и видимость аккаунта. При лёгкой установке и конфигурации пользователи могут без усилий автоматизировать операции, экономя время и силы. Xiaoshutiao использует современные технологии ИИ для предоставления комментариев, максимально релевантных и естественных, что значительно повышает уровень взаимодействия. Независимо от того, являетесь ли вы новым пользователем или создателем контента, Xiaoshutiao поможет вам быстро накопить подписчиков и увеличить влияние аккаунта с минимальными усилиями.
  • 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.
Рекомендуемые