Vectorize

ແພລະຕະຟອມ RAG ແລະ ຄວາມຊຳຈຳຂອງ AI Agent ພ້ອມດ້ວຍ Hindsight ທີ່ເປັນ Open-source ຊ່ວຍໃຫ້ AI Agent ມີຄວາມຈຳຄົງທົນຂ້າມການສົນທະນາ

4.5 未知

ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗

ມັນແມ່ນຫຍັງ

Vectorize ແມ່ນແພລະຕະຟອມທີ່ເນັ້ນໃສ່ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ແລະ ຄວາມຊຳຈຳຂອງ AI Agent ເຊິ່ງລວມມີລະບົບ Hindsight ທີ່ເປັນ Open-source ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ Agent ສາມາດຮັກສາຄວາມຊຳຈຳໄວ້ໄດ້ຢ່າງຄົງທົນຂ້າມແຕ່ລະຊ່ວງເວລາການສົນທະນາ (cross-session). ກ່າວຄື: Agent ຈະບໍ່ "ລືມ" ທຸກໆຄັ້ງທີ່ເປີດບົດສົນທະນາໃໝ່ ແຕ່ສາມາດຈື່ຈຳສະພາບການທີ່สะสมມาก່ອນໜ້ານີ້ໄດ້.

ມັນແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ

Large Language Models ໂດຍທົ່ວໄປແມ່ນບໍ່ມີຄວາມຊຳຈຳໄລຍະຍາວ, Agent ມັກຈະເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່ທຸກຄັ້ງທີ່ມີການໂຕ້ຕອບ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມມັກ, ການຕັດສິນໃຈ ແລະ ສະພາບການກ່ອນໜ້າສູນເສຍໄປ, ແລະ ຜູ້ໃຊ້ຕ້ອງໄດ້ອະທິບາຍຊ້ຳໆ. ການສ້າງຄວາມຊຳຈຳຂ້າມການສົນທະນາດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນไม่ใช่ເລື່ອງງ່າຍ ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງกับการຈັດເກັບຂໍ້ມູນ, ການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ການອັບເດດ.

Vectorize ສະໜອງຄວາມສາມາດດ້ານ RAG ເພື່ອໃຫ້ Agent ສามารถດຶງຄວາມຮູ້ພາຍນອກມາຕອບຄຳຖາມ; ພ້ອມດຽວກັນນັ້ນກໍ່ໃຊ້ Hindsight ເພື່ອຈັດການຄວາມຊຳຈຳຂອງ Agent, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາມາດບັນທຶກ ແລະ ນຳໃຊ້ຂ້າມການສົນທະນາໄດ້, ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນຍังເປັນ Open-source ທີ່ທີມງານສາມາດກວດສອບ ແລະ ຕິດຕັ້ງໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ການສ້າງ Agent ທີ່ "ຈື່ຈຳສິ່ງຕ່າງໆໄດ້" ເປັນຕາປະຕິບັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ເໝາະສຳລັບການພັດທະນາຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາໄລຍະຍາວ, ຜະລິດຕະພັນ AI ທີ່ຕ້ອງການສະສົມສະພາບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ແລະ ທີມງານວິສະວະກຳທີ່ກຳລັງສ້າງແອັບພລິເຄຊັນ RAG.

ຄຸນສົມບັດເດ่น

ສະໜອງຄວາມສາມາດດ້ານ RAG (Retrieval-Augmented Generation)
ຄວາມຊຳຈຳຂອງ Agent ແບບຄົງທົນຂ້າມຊ່ວງເວລາການສົນທະນາ
ລວມລະບົບຄວາມຊຳຈຳ Hindsight ທີ່ເປັນ Open-source
ຊ່ວຍໃຫ້ Agent ສະສົມ ແລະ ນຳໃຊ້ສະພາບການໄລຍະຍາວ
ອົງປະກອບ Open-source ທີ່ສາມາດກວດສອບ ແລະ ຕິດຕັ້ງໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ
ເໝາະສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ AI ປະເພດສົນທະນາໄລຍະຍາວ

ຂໍ້ດີ

ຊ່ວຍໃຫ້ Agent ຈື່ຈຳສະພາບການຂ້າມການສົນທະນາ, ຫຼຸດການອະທິບາຍຊ້ຳໆ
Hindsight ເປັນ Open-source, ທີມງານສາມາດຄວບຄຸມ ແລະ ສ້າງຂຶ້ນເອງໄດ້
ລວມ RAG ແລະ ຄວາມຊຳຈຳໄວ້ໃນແພລະຕະຟອມດຽວກັນ

ຂໍ້ເສຍ

ການນຳລະບົບຄວາມຊຳຈຳເຂົ້າມາໃຊ້ຈຳເປັນຕ້ອງຄຳນຶງເຖິງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ การຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ
ເໝາະສຳລັບທີມງານພັດທະນາທີ່ມີຄວາມສາມາດດ້ານວິສະວະກຳ

ກໍລະນີການນำໃຊ້

ສ້າງຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາໄລຍະຍາວທີ່ສາມາດຈື່ຈຳຄວາມມັກຂອງຜູ້ໃຊ້
ສ້າງຄວາມຊຳຈຳແບບຄົງທົນຂ້າມການສົນທະນາສຳລັບ AI Agent
ລວມຄວາມຮູ້ພາຍນອກ ແລະ ປະຫວັດສະພາບການເຂົ້າ ⎼ ນຳກັນໃນແອັບພລິເຄຊັນ RAG

ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ

ການລວມ RAG ແລະ ຄວາມຊຳຈຳຂ້າມການສົນທະນາເຂົ້າກັນ ພ້ອມເປີດ Open-source Hindsight, ຖືວ່າຕອບໂຈດຫຼາຍສຳລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການສ້າງ AI Agent ທີ່ຈື່ຈຳເຫດການຕ່າງໆໄດ້.

ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ

Hindsight ເປັນ Open-source ບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, Hindsight ແມ່ນລະບົບຄວາມຊຳຈຳແບບ Open-source ທີ່ສະໜອງໂດຍ Vectorize, ຊ່ວຍໃຫ້ Agent ສามารถຮັກສາຄວາມຊຳຈຳຄົງທົນຂ້າມການສົນທະນາໄດ້, ໂດຍທີມງານສາມາດກວດສອບ ແລະ ຕິດຕັ້ງໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ.

ມັນແຕກຕ່າງຈາກ RAG ທົ່ວໄປແນວໃດ?

ນອກເໜືອຈາກການດຶງຄວາມຮູ້ພາຍນອກຂອງ RAG ແລ້ວ, Vectorize ຍังໄດ້ເພີ່ມຄວາມຊຳຈຳຂອງ Agent ເຂົ້າໄປໂດຍສະເພາະ, ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນສາມາດບັນທຶກຂ້າມການສົນທະນາໄດ້ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເລີ່ມຕົ້ນໃໝ່ທຸກຄັ້ງ.

ເໝາະສຳລັບການນຳໃຊ້ແບບໃດ?

ເໝາະສຳລັບຜູ້ຊ່ວຍສົນທະນາໄລຍະຍາວ, ຜະລິດຕະພັນ AI Agent ທີ່ຕ້ອງການສະສົມສະພາບການຂອງຜູ້ໃຊ້, ພ້ອມທັງທີມງານວິສະວະກຳທີ່ກຳລັງສ້າງລະບົບ RAG.

ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

AutoGen

Free 4.4

LangGraph

ກອບວຽກຈັດລະບຽບ AI Agent ຈາກທີມງານ LangChain, ສ້າງ AI Agent ທີ່ມີສະຖານະ ແລະ ຄວບຄຸມໄດ້ດ້ວຍແຜນຜັງກຣາຟ (Graph)

Freemium 4.5