يوضح LexiconTrail كيفية بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الوكيل أسرع 10 مرات باستخدام نماذج اللغات الصغيرة @nvidia مع إمكانات الفهرسة المتقدمة لدينا. يوضح هذا المشروع مفتوح المصدر بنية جاهزة للإنتاج تجمع بين SLMs المتخصصة والبحث الدلالي ل LlamaIndex والرسوم البيانية المعرفية والفهرسة متعددة الوسائط: 🚀 تنسيق متعدد العوامل مع توجيه ذكي بين SLMs المتخصصة لمهام مختلفة ⚡ تقليل الموارد الحسابية بنسبة 90٪ مع تحقيق دقة فائقة عبر ضمان الجودة في المستندات ومهام التفكير 🏗️ التكامل الكامل مع تطبيقات VectorStoreIndex و KnowledgeGraphIndex و QueryEngine المخصصة 📊 معايير حقيقية تظهر أوقات استجابة 240 مللي ثانية مقابل 2400 مللي ثانية لمناهج LLM التقليدية يستفيد النظام من TreeIndex للملاحة المنظمة ، و DocumentSummaryIndex للمعالجة الهرمية ، و ResponseSynthesizer مع مطالبات مخصصة - مما يثبت أن النماذج الأصغر والمتخصصة يمكن أن تتفوق على النماذج الأكبر حجما عند تنسيقها بشكل صحيح. بناها رعاة الذكاء الاصطناعي! استكشف المستودع: