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專業向量存儲工具

專為高效與穩定性設計的向量存儲工具，是實現專業成果的不二選擇。

向量存儲

  • Memonto

    AI記憶系統，讓代理可以在會話間捕捉、摘要、嵌入並檢索上下文對話記憶。
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    Memonto 是什麼？
    Memonto作為AI代理的中介庫，規劃整個記憶生命週期。在每次對話回合中，它記錄用戶和AI訊息，萃取重要細節，生成簡潔摘要。這些摘要會轉換為嵌入並存入向量數據庫或文件存儲中。在構建新對話提示時，Memonto執行語義搜尋以獲取最相關的歷史記憶，使代理保持上下文，回憶用戶偏好，並提供個性化回應。它支援多種存儲後端（SQLite、FAISS、Redis），並提供可配置的流程管道用於嵌入、摘要與檢索。開發者能無縫整合Memonto到現有的代理框架中，提升連貫性與長期互動。
    Memonto 核心功能
    • 自動對話捕捉與摘要
    • 向量嵌入生成
    • 支援多後端儲存（SQLite、FAISS、Redis）
    • 語義記憶檢索
    • 可配置流程管道以達成客製化整合

  • Rags

    Rags 是一個 Python 框架，透過將向量儲存庫與大型語言模型（LLMs）結合，用於知識型問答，實現檢索增強的聊天機器人。
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    Rags 是什麼？
    Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。

  • LangChain

    LangChain 是一個開源框架，使開發者能夠建立由 LLM 支持的鏈、代理、記憶體和工具整合。
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    LangChain 是什麼？
    LangChain 是一個模組化的框架，幫助開發者連結大型語言模型與外部資料來源和工具，打造高階 AI 應用。它提供用於順序 LLM 呼叫的鏈抽象、決策流程的代理協調、用於保留上下文的記憶模組，並與文件載入器、向量存儲器與 API 工具整合。支援多供應商和 Python、JavaScript SDK，加速聊天機器人、QA 系統與個人化助理的原型與部署。
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