Гибкие 맥락 유지 решения

Используйте многофункциональные 맥락 유지 инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

맥락 유지

  • Плагин ChatChat, использующий LangGraph для обеспечения графовой структуру памяти и контекстного извлечения информации для агентов ИИ.
    0
    0
    Что такое LangGraph-Chatchat?
    LangGraph-Chatchat выступает в роли плагина управления памятью для фреймворка ChatChat, использующий модель графовой базы данных LangGraph для хранения и извлечения контекста диалога. В процессе работы пользовательский ввод и ответы агента преобразуются в семантические узлы с связями, формируя полную графу знаний. Эта структура позволяет эффективно выполнять запросы по сходству, ключевым словам или пользовательским фильтрам. Плагин поддерживает настройку сохранения памяти, слияния узлов и политики TTL, обеспечивая сохранение релевантного контекста без излишнего нагромождения. Благодаря встроенным сериализаторам и адаптерам, LangGraph-Chatchat легко интегрируется в развертывания ChatChat, предоставляя разработчикам надежное решение для создания ИИ-агентов с долговременной памятью, повышенной релевантностью ответов и обработкой сложных диалогов.
    Основные функции LangGraph-Chatchat
    • Графовое хранилище памяти
    • API контекстного извлечения
    • Настраиваемые схемы узлов памяти
    • Политики TTL и слияния узлов
    • Адаптер интеграции с ChatChat
    • Поддержка постоянного хранилища
  • 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.
  • FAgent — это фреймворк на Python, orchestrирующий агенты на основе LLM с планированием задач, интеграцией инструментов и моделированием среды.
    0
    0
    Что такое FAgent?
    FAgent предлагает модульную архитектуру для построения ИИ-агентов, включая абстракции окружающей среды, интерфейсы политик и соединители инструментов. Она поддерживает интеграцию с популярными службами LLM, реализует управление памятью для сохранения контекста и предоставляет слой наблюдаемости для протоколирования и мониторинга действий агентов. Разработчики могут определять собственные инструменты и действия, оркестровать многошаговые рабочие процессы и запускать симуляционные оценки. FAgent также включает плагины для сбора данных, метрик производительности и автоматизированного тестирования, делая её подходящей для исследований, прототипирования и промышленных развертываний автономных агентов в различных областях.
Рекомендуемые