Chromadb
我如何利用 ChromaDB 和 Chainlit 构建基于 Graph-RAG 系统的 LLM 应用程序
一个端到端的应用，带有 GUI，并且仅用 3 个脚本将新知识存储在向量数据库中 大型语言模型（LLMs）和知识图谱是处理自然语言的宝贵工具。检索增强生成（RAG）作为一种强大的方法，能够通过上下文知识增强 LLM 的响应。上下文知识通常嵌入并存储在向量数据库中，用于创建上下文以增强提示。然而，这种方式下，知识被映射在一个概念空间中，但并没有真正组织起来。知识图谱捕捉了领域内数据点或实体
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利用长期持久内存和原子代理打造更智能的人工智能代理
任何 AI 助手中最有用的功能之一无疑是拥有 持久的长期记忆。无论目标是了解用户更多信息、根据用户偏好调整 AI 的行为，还是记住重要事件，为您的 AI 助手 / 代理 / … 提供某种形式的 长期持久记忆存储 是实现这一目标的核心需求之一。 在我们深入之前：我们将使用 [Atomic Agents](https://github.com/Bra
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