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專業임베딩 생성工具

專為高效與穩定性設計的임베딩 생성工具，是實現專業成果的不二選擇。

임베딩 생성

  • CrewAI Anthropic Similar Company Finder

    一款利用CrewAI的Anthropic Claude嵌入，來尋找和排序相關公司的AI工具，根據輸入列表進行比對。
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    CrewAI Anthropic Similar Company Finder 是什麼？
    CrewAI Anthropic Similar Company Finder是一個命令列AI代理，處理用戶提供的公司名稱清單，將其傳送至Anthropic Claude以產生嵌入，並計算餘弦相似度分數以排序相關公司。透過使用向量表示，它能揭示資料集中的隱藏關聯和合作群組。用戶可以調整嵌入模型、相似度閾值與結果數，以符合其研究和競爭分析需求。

  • Spring AI

    Spring AI 讓 Java 開發者能在 Spring Boot 應用程式中整合 LLM 驅動的聊天機器人、嵌入、RAG 和函數調用。
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    Spring AI 是什麼？
    Spring AI 為 Java 和 Spring Boot 應用提供一套全面的框架，用於與語言模型和 AI 服務互動。它具有標準化的客戶端介面，支援聊天完成、文本完成、嵌入和函數調用。 開發者可以輕鬆配置供應商，客製化提示語，反應式串流結果，並整合到增強檢索管道中。內建支持模型抽象、錯誤處理與度量，簡化高階 AI 代理與對話體驗在企業應用中的建構、測試與部署。

  • langchainrb

    一個用於建立人工智慧代理、串聯大型語言模型（LLM）調用、管理提示詞以及與OpenAI模型整合的Ruby Gem。
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    langchainrb 是什麼？
    Langchainrb是一個開源的Ruby函式庫，旨在透過模組化架構簡化人工智慧驅動應用的開發，包含代理、鏈和工具。開發者可定義提示模板，組合LLM的呼叫鏈，加入記憶模組以維持上下文，並連結自訂工具，如文件載入器或搜索API。它支援語義搜索的嵌入產生、內建錯誤處理，以及模型的彈性配置。有了代理抽象層，你可以實作對話助手，根據用戶輸入決定調用哪些工具或鏈。其擴充架構使得客製化變得便利，快速原型開發聊天機器人、自動摘要流程、QA系統及複雜工作流程自動化。

  • RagFormation

    一個由AI驅動的RAG流程建構器，能攝取文件、生成嵌入，並通過自訂聊天介面提供即時問答。
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    RagFormation 是什麼？
    RagFormation提供端到端的解決方案，用於實現檢索增強式生成流程。平台能攝取多種資料來源，包括文件、網頁和資料庫，並利用流行的大型語言模型提取嵌入。它能無縫連接到如Pinecone、Weaviate或Qdrant等向量資料庫，以存取和儲存具有語境相關的資訊。用戶可以定義自訂提示、配置對話流程，並部署互動式聊天介面或RESTful API以進行即時問題解答。內建監控、存取控制，並支援多種LLM供應商（如OpenAI、Anthropic、Hugging Face），讓團隊能快速建立、改進及運用以知識為核心的AI應用，並降低開發成本。其低代碼SDK和完整文件能加速與現有系統的整合，確保跨部門協作順暢，縮短上市時間。

  • rag-services

    rag-services是一個開放原始碼的微服務框架，支援擴展性強的檢索增強生成流程，具有向量存儲、LLM推理和編排等功能。
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    rag-services 是什麼？
    rag-services是一個可擴展的平台，將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務，以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API，允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose，可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。

  • ragChatbot

    一個開源的RAG聊天機器人框架，使用向量數據庫和大型語言模型（LLMs）提供有上下文的問答服務，支持自定義文件。
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    ragChatbot 是什麼？
    ragChatbot是一個面向開發者的框架，旨在簡化檢索增強生成聊天機器人的創建流程。它將LangChain流程與OpenAI或其他LLM API整合，用於處理自定義文件集的查詢。用戶可以上傳各種格式的文件（PDF、DOCX、TXT），自動提取文字，並利用流行模型產生嵌入向量。該框架支持FAISS、Chroma和Pinecone等多個向量存儲，以實現高效的相似度搜索。它具有多輪交互的對話記憶層，以及模組化的架構，便於自定義提示範本和檢索策略。透過簡單的CLI或網頁界面，用戶可進行數據輸入、搜索參數配置，並啟動聊天伺服器，以提供具有上下文相關性與準確性的回答。

  • RAG for Cybersecurity

    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。

  • Advanced RAG

    進階的檢索增強生成（RAG）管道整合了可自定義的向量存儲、LLM 和數據連接器，以提供領域專用內容的精確問題解答。
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    Advanced RAG 是什麼？
    在核心層面，進階 RAG 為開發者提供模組化架構來實作 RAG 工作流程。框架具有可插拔的元件，用於文件攝取、區塊策略、嵌入生成、向量存儲持久化與 LLM 調用。這種模組化允許用戶混合和匹配嵌入後端（OpenAI、HuggingFace 等）與向量資料庫（FAISS、Pinecone、Milvus）。進階 RAG 還包含批次工具、快取層和精確度/召回率評估腳本。通過抽象化常見的 RAG 模式，它減少了樣板程式碼，並加快實驗速度，非常適合知識型聊天機器人、企業搜尋與大量文件的動態摘要。

  • 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。
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