LexiconTrail показує, як створювати в 10 разів швидші агентні системи штучного інтелекту за допомогою @nvidia моделей малої мови з нашими розширеними можливостями індексації. Цей проект з відкритим вихідним кодом демонструє готову до виробництва архітектуру, яка поєднує спеціалізовані SLM з семантичним пошуком LlamaIndex, графами знань і мультимодальною індексацією: 🚀 Мультиагентна оркестрація з інтелектуальною маршрутизацією між спеціалізованими SLM для різних завдань ⚡ Скорочення обчислювальних ресурсів на 90% при досягненні чудової точності під час виконання завдань QA та обґрунтування документів 🏗️ Повна інтеграція з нашими реалізаціями VectorStoreIndex, KnowledgeGraphIndex та користувацьким QueryEngine 📊 Реальні тести, що показують час відгуку 240 мс проти 2400 мс для традиційних підходів LLM Система використовує наш TreeIndex для структурованої навігації, DocumentSummaryIndex для ієрархічної обробки та ResponseSynthesizer з користувацькими підказками, доводячи, що менші спеціалізовані моделі можуть перевершити більші, якщо їх правильно організувати. Створено The AI Cowboys! Ознайомтеся з репозиторієм: