專業récupération contextuelle工具

專為高效與穩定性設計的récupération contextuelle工具,是實現專業成果的不二選擇。

récupération contextuelle

  • 一個運用LangGraph的ChatChat插件,提供基於圖形的對話記憶和情境檢索,增強人工智慧代理的對話連貫性。
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    LangGraph-Chatchat 是什麼?
    LangGraph-Chatchat作為一個記憶管理插件,運用LangGraph的圖形數據庫模型來儲存和檢索對話內容。在運行期間,使用者輸入與代理回應會轉換為語意節點並建立關聯,形成完整的知識圖。此結構能高效利用相似度、關鍵字或自定義篩選條件查詢過去的互動。插件支援配置記憶持久性、節點合併與TTL策略,確保相關內容的保留而不造成資料膨脹。配備序列化器與接口,LangGraph-Chatchat能無縫整合至ChatChat部署環境,為開發者提供強大的解決方案,建構具長期記憶、提升回應相關度及處理複雜對話流程的AI代理。
  • 一個開源框架,透過結合大型語言模型(LLM)與向量資料庫及可自定義流程,實現檢索增強式生成聊天代理。
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    LLM-Powered RAG System 是什麼?
    LLM驅動的RAG系統是一個針對開發者的框架,用於建立檢索增強式生成(RAG)管道。提供文件集合的嵌入模組、FAISS、Pinecone或Weaviate的索引,以及反應時的相關語境檢索。系統利用LangChain封裝管理調度LLM調用,支持提示模板、串流回應與多向量存儲驅動器。簡化知識庫端到端的部署過程,從嵌入模型配置到提示設計與結果後處理均可自定義。
  • RAGApp 簡化了建立檢索增強聊天機器人的流程,通過整合向量資料庫、LLMs 及工具鏈於低代碼框架中。
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    RAGApp 是什麼?
    RAGApp 旨在簡化整個 RAG 流程,提供與流行向量資料庫(FAISS、Pinecone、Chroma、Qdrant)及大型語言模型(OpenAI、Anthropic、Hugging Face)的即用型整合。它包含資料導入工具,將文件轉換成嵌入,提供語境感知檢索實現精確知識選擇,以及內建聊天界面或 REST API 伺服器進行部署。開發者可以輕鬆擴充或替換任何組件——加入自訂預處理器、整合外部 API 為工具,或更換 LLM 提供者——同時利用 Docker 和 CLI 工具進行快速原型設計及正式部署。
  • 透過在分享螢幕時隱藏選定的聊天來增強隱私。
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    ChatGPT Hide Secret Chats & Private mode 是什麼?
    ChatGPT隱藏秘密聊天與私人模式是ChatGPT用戶必備的隱私工具。它允許您只需點擊一次即可在界面中隱藏任何聊天,對於共享桌面或螢幕共享的情境非常理想。用戶可以控制聊天的可見性,確保個人或敏感信息在會議、遠程桌面會話或在開放式辦公環境中保持機密。該擴展功能與ChatGPT原生整合,能離線運行,並確保不進行外部數據共享。恢復隱藏聊天也可以通過簡單的彈出界面輕鬆完成。
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