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專業向量儲存整合工具

專為高效與穩定性設計的向量儲存整合工具，是實現專業成果的不二選擇。

向量儲存整合

  • Trinity-RFT

    一個開源的檢索增強微調框架，通過可擴展的檢索提升文本、圖像和視頻模型性能。
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    Trinity-RFT 是什麼？
    Trinity-RFT（檢索微調）是一個統一的開源框架，旨在通過結合檢索和微調流程來提升模型的準確性和效率。用戶可以準備語料庫、構建檢索索引，並將檢索到的上下文直接插入訓練循環中。它支持文本、圖像和視頻的多模態檢索，與流行的向量存儲集成，並提供評估指標和部署腳本，以便快速原型設計與生產部署。
    Trinity-RFT 核心功能
    • 多模態檢索索引構建
    • 基於檢索的微調工作流程
    • 與 FAISS 及其他向量存儲集成
    • 可配置的檢索器與編碼器模組
    • 內建評估與分析工具
    • 用於 ModelScope 平台的部署腳本
    Trinity-RFT 優缺點

    缺點

    目前正在積極開發中，可能限制穩定性和生產準備度。
    需要大量計算資源（Python >=3.10、CUDA >=12.4，且至少2張GPU）。
    對於不熟悉強化學習框架和分散式系統管理的用戶而言，安裝和設置過程可能較為複雜。

    優點

    支援統一且靈活的強化微調模式，包括on-policy、off-policy、同步、非同步及混合訓練。
    設計為探勘器與訓練器分離的架構，適用於可擴展的分散部署。
    穩健的代理-環境互動，能處理延遲獎勵、失敗與長時間延遲。
    優化系統化資料處理流程，適用於多樣且雜亂的資料。
    支援人機互動訓練及與Huggingface和ModelScope主要資料集和模型的整合。
    開源且積極開發中，提供完整的文件說明。

  • JKStack Agents Server

    提供REST和WebSocket API的後端框架，管理、執行及串流AI代理，支援插件擴充。
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    JKStack Agents Server 是什麼？
    JKStack Agents Server作為AI代理部署的集中協調層，提供REST端點來定義命名空間、註冊新代理，並以自訂提示、記憶設定和工具配置啟動代理執行。支援WebSocket串流，能即時傳送由底層語言模型產生的部分輸出。開發者可透過插件管理器擴充核心功能，整合自訂工具、LLM供應商與向量資料庫。伺服器也追蹤執行歷史、狀態和日誌，提升可觀察性與除錯能力。內建支援非同步處理和水平擴展，讓JKStack Agents Server簡化大規模部署高韌性AI工作流程的流程。
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