專業векторный поиск工具

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

векторный поиск

  • 一個開源的Go庫,提供基於向量的文件索引、語義搜索和RAG能力,用於LLM驅動的應用。
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    Llama-Index-Go 是什麼?
    作為流行的LlamaIndex框架的強大Go實現,Llama-Index-Go提供從文本數據構建和查詢基於向量的索引的端到端功能。用戶可以通過內建或自定義加載器加載文檔,使用OpenAI或其他供應商生成嵌入,並將向量存儲在內存或外部向量數據庫中。該庫提供一個QueryEngine API,支持關鍵詞和語義搜索、布爾過濾和與LLM的檢索增強生成。開發者可以擴展解析器來支持Markdown、JSON或HTML,並插入替代的嵌入模型。其模塊化組件和清晰接口提供高性能、易於調試和靈活集成於微服務、CLI工具或Web應用中,加速AI驅動的搜索和聊天方案的快速原型製作。
  • 探索 MyScale,一個融合矢量搜索與 SQL 分析的下一代 AI 數據庫,提供無縫的體驗。
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    myscale.com 是什麼?
    MyScale 是一個最前沿的AI數據庫,將矢量搜索與SQL分析融合,旨在提供高性能與完全管理的體驗。它旨在簡化複雜的數據處理過程,讓開發者能夠更輕鬆地構建健壯的AI應用程序。使用 MyScale,您可以探索 SQL 友好的功能和成本效益,促進簡化操作和改善數據洞察。
  • 一個基於開源的RAG AI工具,實現大語言模型驅動的網路安全資料集問答,以提供情境威脅洞察。
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    RAG for Cybersecurity 是什麼?
    網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量,改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時,RAG會檢索最相關的文件片段,傳遞至LLM,並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源,降低幻覺現象,同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援,團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。
  • Neuron AI 提供一個無伺服器平台,用於協調大型語言模型(LLMs),讓開發者能快速建立和部署客製化的 AI 代理。
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    Neuron AI 是什麼?
    Neuron AI 是一個端到端的無伺服器平台,用於創建、部署和管理智能 AI 代理。它支援主要的 LLM 提供商(如 OpenAI、Anthropic、Hugging Face),並實現多模型管道、對話情境管理與自動化流程,通過低碼界面或 SDK。內建資料輸入、向量搜尋和插件整合,使知識來源與服務協調更加簡單。其自動擴展架構與監控面板確保性能與可靠性,非常適合企業級聊天機器人、虛擬助手和自動資料處理機器人。
  • TiDB提供了一個集成型數據庫解決方案,專為AI應用程式設計,支持向量搜索和知識圖譜。
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    AutoFlow 是什麼?
    TiDB是一個為AI應用程式量身訂做的集成型數據庫解決方案。它支持向量搜索、語義知識圖譜搜索以及運營數據管理。無伺服器架構確保了可靠性和可擴展性,消除了手動數據同步和多數據存儲管理的需求。擁有角色基於訪問控制、加密和高可用性等企業級功能,TiDB非常適合那些需要性能、安全性和易用性的生產就緒AI應用程式。TiDB的平台兼容性覆蓋雲端和本地部署,讓它能適應各種基礎設施需求。
  • Weaviate是一個開源向量資料庫,促進AI應用程式的開發。
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    Weaviate 是什麼?
    Weaviate是一個原生AI、開源的向量資料庫,旨在幫助開發者擴展及部署AI應用程式。它支持對原始向量或數據對象進行快速的向量相似性搜索,實現與各種技術堆疊和模型供應商的靈活整合。其雲端無關的特性允許無縫的部署,並配備有大量資源以幫助開發者學習並整合至現有項目中。Weaviate的強大開發者社群確保使用者獲得持續的支持與見解。
  • 一個開源框架,使自主的大型語言模型(LLM)代理能夠進行檢索增強生成,支持向量資料庫、工具整合與自定義工作流程。
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    AgenticRAG 是什麼?
    AgenticRAG提供一個模組化架構,用於創建利用檢索增強生成(RAG)的自主代理。它包含索引文件到向量存儲、檢索相關上下文並輸入大型語言模型生成上下文感知回應的組件。用戶可整合外部API和工具,配置記憶體存儲以追蹤對話歷史,並定義自定義工作流程以協調多步決策流程。該框架支持流行的向量資料庫如Pinecone和FAISS,以及如OpenAI的LLM提供者,實現無縫切換或多模型設置。有內建的代理循環與工具管理抽象,簡化文件問答、自動研究及知識驅動自動化任務的開發,減少範例程式碼,加快部署速度。
  • 使用LangGraph的Production-ready FastAPI範本,用於建立可擴展的LLM代理,具可自定義的流程和記憶整合。
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    FastAPI LangGraph Agent Template 是什麼?
    FastAPI LangGraph代理範本提供一個全面的基礎,用於在FastAPI應用中開發由LLM驅動的代理。它包含預定義的LangGraph節點,用於常見任務,如文字完成、嵌入和向量相似度搜尋,同時允許開發者創建自訂節點和流程。此範本管理會話歷史,藉由記憶模組持續保存上下文,並支援基於環境的設定,以適應不同部署階段。內建Docker檔案和CI/CD友好的結構,可確保無縫的容器化與部署。日誌記錄和錯誤處理中介層提升可觀測性,而模組化的程式碼庫也方便功能擴展。結合FastAPI的高效網路框架與LangGraph的調度能力,簡化代理的開發週期,從原型到正式運行。
  • Connery SDK 讓開發者能夠建立、測試與部署具有記憶功能的 AI 代理,並整合工具。
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    Connery SDK 是什麼?
    Connery SDK 是一個全面的框架,簡化了 AI 代理的創建。它為 Node.js、Python、Deno 和瀏覽器提供客戶端庫,使開發者能定義代理行為、整合外部工具和資料來源、管理長期記憶,並連接多個 LLM。內建遙測與部署工具,加速從開發到生產的整個代理生命周期。
  • 以AI驅動的履歷篩選平台,快速做出無偏見的招聘決策。
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    JetHire.ai - Efficient, Unbiased Hiring 是什麼?
    JetHire.ai是一個創新的平台,旨在利用先進的AI演算法簡化人力資源中的履歷篩選過程。該平台分析履歷數據並即時生成客觀的招聘建議,避免常見於傳統人力資源匹配系統的錯誤和偏見。它與大多數申請者跟踪系統(ATS)無縫集成,並支持GDPR合規,確保數據隱私和安全性。通過使用大型語言模型(LLMs)和向量相似性搜索,JetHire.ai確保招聘決策的更高精確性和公平性。
  • 一個開源引擎,用於建立具有深層文件理解、向量知識庫和檢索增強生成流程的AI代理。
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    RAGFlow 是什麼?
    RAGFlow是一個功能強大的開源RAG(檢索增強生成)引擎,旨在簡化AI代理的開發與部署。它將深層文件理解與向量相似度搜索結合,對PDF、網頁和資料庫中的非結構化數據進行攝取、預處理和索引,建立定制知識庫。開發者可以利用其Python SDK或RESTful API,檢索相關上下文並用任何LLM模型生成準確回應。RAGFlow支持建構多樣化的代理工作流程,例如聊天機器人、文件摘要和Text2SQL生成器,實現客戶支援、研究和報告任務的自動化。其模組化架構及擴展點,確保與現有流程的無縫整合,並保障擴展性與降低幻覺誤差。
  • KoG Playground是一個基於網頁的沙箱,用於建立和測試由LLM驅動的檢索代理,具有可自定義的向量搜索管道。
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    KoG Playground 是什麼?
    KoG Playground是一個開源的瀏覽器平台,旨在簡化檢索增強生成(RAG)代理的開發。它連接到像Pinecone或FAISS等常用向量存儲,允許用戶直觀地導入文本語料庫、計算嵌入,並配置檢索管道。界面提供模組化組件,用於定義提示模板、LLM後端(OpenAI、Hugging Face)和鏈條處理器。實時日誌顯示每個API調用的代幣使用和延遲指標,有助於優化性能與成本。用戶可以即時調整相似度閾值、再排序演算法及結果融合策略,並將配置匯出為程式碼片段或可重現的專案。KoG Playground簡化了知識驅動的聊天機器人、語義搜尋應用及定製AI助手的原型設計,無需大量代碼撰寫。
  • 強大的網路搜索API,支持自然語言處理。
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    LangSearch 是什麼?
    LangSearch提供一個堅固的API,支持網路搜索的自然語言處理。它從龐大的網路文件資料庫中提供詳細的搜索結果,包括新聞、影像和視頻。該API支持關鍵字和向量搜索,並利用重排模型來提高結果的準確性。易於整合到各種應用程序和工具中,使得LangSearch成為開發人員為其項目增加高級搜索功能的理想選擇。
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