Building next-gen Vectorless, Reasoning-based RAG
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VectifyAI는 Python, TypeScript 및 Jupyter Notebook을 주로 사용하는 다양한 공개 리포지토리를 보유하고 있습니다. 주요 프로젝트로는 PageIndex와 OpenKB가 있으며, 이는 벡터 없는 추론 기반 RAG 시스템 구축에 중점을 두고 있습니다. 이러한 리포지토리는 VectifyAI의 연구 및 개발을 공개적으로 보여줍니다.
주요 언어
공개 저장소
PageIndex
📑 PageIndex: Document Index for Vectorless, Reasoning-based RAG
OpenKB
OpenKB: Open LLM Knowledge Base
pageindex-mcp
MCP server for PageIndex. PageIndex is a vectorless reasoning-based RAG system which uses multi-step reasoning and tree search to retrieve information like a human expert would.
ChatIndex
ChatIndex: Tree indexing and retrieval for long conversational memory
Mafin2.5-FinanceBench
FinanceBench evaluation of Mafin 2.5 (Powered by PageIndex)
ConDB
ConDB: The KV-Cache Native Context Database
Model-Augmented-Fine-Tuning
Fine-tuning black-box OpenAI embedding models
pageindex-js-sdk
TypeScript SDK for PageIndex document processing.
자주 묻는 질문
VectifyAI는 GitHub에서 무엇을 개발하나요?
VectifyAI는 벡터 없는 추론 기반 RAG 시스템을 개발하고 있으며, 주로 PageIndex와 OpenKB와 같은 프로젝트를 통해 이를 구현하고 있습니다. 이들은 정보 검색 및 장기 대화 기억을 위한 다양한 기능을 제공합니다.
VectifyAI는 어떤 프로그래밍 언어를 사용하나요?
VectifyAI는 주로 Python, TypeScript 및 Jupyter Notebook을 사용하여 리포지토리를 개발합니다. 이러한 언어들은 데이터 처리 및 머신러닝 관련 작업에 적합합니다.
VectifyAI의 리포지토리는 공개인가요?
예, VectifyAI의 모든 리포지토리는 공개되어 있습니다. 이를 통해 개발자와 연구자들은 회사의 작업을 열람하고 기여할 수 있습니다.