3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesContext Pre-loading
Injection of relevant background information into the prompt prior to query processing.
Distinct from On-Demand Context Loading: Distinct from on-demand loading: focuses on the proactive injection of context to ensure informed initial responses.
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Awesome Context Pre-loading GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- microsoft/ai-agents-for-beginners
microsoft/ai-agents-for-beginners
67,369GitHub पर देखेंThis project is a structured educational resource and technical guide for designing and implementing autonomous systems using large language models. It provides a comprehensive curriculum and code samples focused on agentic design patterns, autonomous development, and the creation of systems capable of planning and executing multi-step tasks. The resource details the implementation of agentic retrieval-augmented generation, where models autonomously plan and refine data searches. It covers a wide array of orchestrators and design patterns, including metacognitive reflection for self-correctin
Injects relevant background information into the model before processing a query to ensure informed responses.
Jupyter Notebookagentic-aiagentic-frameworkagentic-rag - feast-dev/feast
feast-dev/feast
6,727GitHub पर देखेंFeast is an open-source feature store for machine learning that provides a central platform for defining, storing, and serving features across both training and inference workflows. It operates as a declarative system where feature definitions are written as code in Python files, synchronized to a central registry, and made available for low-latency online retrieval or point-in-time correct historical joins for training datasets. The project abstracts storage behind a pluggable architecture, allowing offline and online backends to be swapped without changing retrieval logic, and coordinates ma
Pre-loads heavy resources like models and lookup tables at server startup to reduce per-request overhead.
Pythonbig-datadata-engineeringdata-quality - opencx-labs/copilot
opencx-labs/copilot
5,113GitHub पर देखेंCopilot एक सेल्फ-होस्टेड ग्राहक सहायता प्लेटफ़ॉर्म है जो उपयोगकर्ता सहायता को स्वचालित करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) और वेक्टरकृत ज्ञान आधारों का उपयोग करता है। सिस्टम में वेबसाइट एकीकरण के लिए एक एम्बेड करने योग्य AI चैट विजेट, एक कंटेनराइज़्ड प्रबंधन डैशबोर्ड और एक वेक्टर डेटाबेस ज्ञान आधार शामिल है। इस प्लेटफ़ॉर्म में एक API ऑर्केस्ट्रेटर शामिल है जो संरचित API विनिर्देशों को संसाधित करता है, जिससे भाषा मॉडल को बाहरी एंडपॉइंट्स और ऑपरेशंस के साथ बातचीत करने की अनुमति मिलती है। यह एक वेक्टर डेटाबेस के भीतर API परिभाषाओं और दस्तावेज़ीकरण को इंडेक्स करके प्रतिक्रियाओं के लिए विशेष संदर्भ का प्रबंधन करता है। इंफ्रास्ट्रक्चर सर्वर और बैकग्राउंड वर्कर्स के लिए कंटेनराइज़्ड सर्विस ऑर्केस्ट्रेशन, एसिंक्रोनस कतार-आधारित प्रसंस्करण, और वास्तविक समय उपयोगकर्ता इंटरैक्शन की निगरानी के लिए एक प्रशासनिक इंटरफेस को कवर करता है। सिस्टम डेटाबेस स्कीमा माइग्रेशन और ज्ञान इंडेक्सिंग को भी संभालता है।
Injects structured API definitions as context into the language model to enable automated interaction with external operations.
TypeScriptai-copilotcopilotllm
