关键词 "向量数据库" 的搜索结果， 共 7 条, 只显示前 480 条
All-in-one desktop AI app for productivity, privacy, and flexibility. 可以将任何文档、资源（如网址链接、音频、视频）等内容转换为上下文，以便任何大语言模型（LLM）在聊天期间作为参考使用。部署简单（提供 Docker 和桌面版），高度可定制（支持多种 LLM 和向量数据库），且注重隐私安全。你不仅能用它构建个人知识库，还能支持
LangChain 框架虽然可以独立使用，但它也可以与任何 LangChain 产品无缝集成，为开发人员在构建 LLM 应用程序时提供全套工具。 LangChain 通过模型、嵌入、向量存储等的标准接口帮助开发人员构建由 LLM 驱动的应用程序。 LangChain 的用途： 实时数据增强。轻松将 LLM 连接到各种数据源和外部/内部系统，利用 LangChain 庞大的集成库，其中
Langchain-Chachat（原Langchain-ChatGLM）基于Langchain与ChatGLM、Qwen与Llama等语言模型的RAG与Agent应用| Langchain-Chatatch（以前称为 langchain-ChatGLM），基于本地知识的 LLM（如 ChatGLM、Qwen 和 Llama）RAG 和带有 langchain 的代理应用程序 ✅ 本项目支持主流
LangChain for Java：利用 LLM 的强大功能增强你的 Java 应用程序 LangChain4j 的目标是简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。 方法如下： 统一的 API： LLM 提供商（例如 OpenAI 或 Google Vertex AI）和嵌入（向量）存储（例如 Pinecone 或 Milvus）使用专有 API。LangChain4j 提供统一
微软发布了名为 “NLWeb” 的开源项目，旨在简化创建网站的自然语言对话界面，使任何网站都能轻松转变为 AI 驱动的应用程序。 NLWeb 定位为 “智能体 Web 时代的 HTML”，支持自定义模型与数据交互，旨在帮助开发者轻松将网站转化为支持自然语言交互的 AI 应用，可提供 “类似 ChatGPT 的聊天界面”。 NLWeb 开源地址：https://github.com/micr
RAG-Anything是香港大学数据智能实验室推出的开源多模态RAG系统。系统支持处理包含文本、图像、表格和公式的复杂文档，提供从文档摄取到智能查询的端到端解决方案。系统基于多模态知识图谱、灵活的解析架构和混合检索机制，显著提升复杂文档处理能力，支持多种文档格式，如PDF、Office文档、图像和文本文件等。RAG-Anything核心优势包括端到端多模态流水线、多格式文档支持、多模态内容分析引
VikingDB 是火山引擎推出的高性能向量数据库，专为处理海量高维向量数据设计。VikingDB 支持实时同步、异步写入等多种数据写入方式，具备自研的 HNSW、IVF 等高效索引算法，可实现百亿级向量的毫秒级检索，兼容稠密与稀疏向量检索。VikingDB 提供 SaaS 控制台、API 和多种语言的 SDK，支持自动弹性扩容，广泛应用在多模态搜索、智能推荐、RAG 场景及记忆库构建等领域，助力
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