LexiconTrail pokazuje, jak zbudować systemy agentowe AI 10x szybciej, używając modeli językowych Small Language Models od @nvidia z naszymi zaawansowanymi możliwościami indeksowania. Ten projekt open-source demonstruje architekturę gotową do produkcji, która łączy wyspecjalizowane SLM z semantycznym wyszukiwaniem LlamaIndex, grafami wiedzy i indeksowaniem multimodalnym: 🚀 Orkiestracja wielu agentów z inteligentnym routowaniem między wyspecjalizowanymi SLM do różnych zadań ⚡ 90% redukcji zasobów obliczeniowych przy osiąganiu lepszej dokładności w zadaniach QA dokumentów i rozumowania 🏗️ Pełna integracja z naszym VectorStoreIndex, KnowledgeGraphIndex i niestandardowymi implementacjami QueryEngine 📊 Rzeczywiste benchmarki pokazujące czasy odpowiedzi 240ms w porównaniu do 2400ms dla tradycyjnych podejść LLM System wykorzystuje nasz TreeIndex do strukturalnej nawigacji, DocumentSummaryIndex do przetwarzania hierarchicznego oraz ResponseSynthesizer z niestandardowymi podpowiedziami - udowadniając, że mniejsze, wyspecjalizowane modele mogą przewyższać większe, gdy są odpowiednio zorganizowane. Zbudowane przez The AI Cowboys! Zbadaj repozytorium: