Тема 25: Пошук та Пам'ять для Агентів (AI) |…

Компоненти

Векторні індекси та гібридний пошук Підсумовування та консолідація Політики розминутості, фіксації та виселення

жива демонстрація · пов'язана симуляція● LIVE

Пошук та Пам’ять для Агентів (AI)

Розвідка джерел та їх угрупування. Збираємо інформацію з різних джерел і ділимо її на логічні частини, щоб було легше її знайти та використовувати.

Пошук за допомогою гібридних методів. Використовуємо комбінацію пошуку по ключовим словам та розуміння змісту, щоб швидко знаходити потрібну інформацію.

Узагальнення та збереження результатів. Підсумовуємо знайдений матеріал і зберігаємо його для подальшого використання або аналізу.

Часті запитання

Drift?

Перегенерувати з джерелами та перевірками.

Latency?

Розділити, кешувати та оптимізувати.

Freshness?

Системи введення даних та TTL (Time To Live).

Privacy?

Псевдонімізація та політики.

Evaluation?

Показники точності/повноти на завданнях (recall/precision).

Quality?

Ранжирувачі та переранжування.

Compression?

Структуровані підсумки.

Context?

Обчислення бюджету для розбиття на частини (chunking).

Multi-user?

Простори та права доступу.

Outlook?

Узгоджена довготривала пам'ять.

Спробуйте наживо

Усе, що вище, працює прямо у вашому браузері — відкрийте Hash Function Avalanche Visualizer і змінюйте параметри під час роботи. Нічого не встановлюється, нічого не завантажується на сервер, уся модель живе в одній вкладці.

▶ Відкрити симуляцію Hash Function Avalanche Visualizer