AI ajanları için proje hafızası: proje başına bir indeks, güncel tutulan
Her oturumun başında bir projenin belgelerini yeniden okuyan bir ajan zaman ve bağlamı boşa harcar. Adlandırılmış, kalıcı bir indeks, ajanın klasör hafızasıdır: bir kez oluşturulur, dosyalar değiştiğinde tek bir çağrıyla yenilenir, her proje için ayrı.
Bir AI ajanının bir soruya cevap vermek için 300 sözleşmeyi okuması neden uygun değildir
Her dosyayı açarak ‘hangi sözleşmeler X’i içeriyor’ sorusuna cevap veren bir ajan bağlamını tüketir ve hâlâ şeyleri kaçırır. Bir indeks, hangi dosyaların eşleştiğini tek bir çağrıda yanıtlar ve ajan yalnızca önemli maddeleri okur.
Bir klasördeki belgeler hakkında soru sormak için vektör veritabanına mı ihtiyacınız var?
‘Aracının belgelerimden cevap vermesine izin ver’ sorusunun varsayılan yanıtı bir gömme hattı ve bir vektör veritabanıdır. Sözleşmeler, raporlar veya e-posta klasörü için, tam metin araması ve yerel indeksi olan bir ajan, çok daha az altyapı ile temellendirilmiş, alıntılı cevaplar sağlar.
grep PDF'yi okuyamıyor: kodlama ajanınize bir belge indeksi verin
Kodlama ajanları bir depoyu grep ile arar ve grep bir PDF veri sayfasının ya da Word spesifikasyonunun içinde hiçbir şey görmez. MCP üzerinde yerel bir belge indeksi, ajana kodun yanındaki belgeler için aynı arama-sonra-okuma döngüsünü sağlar.
Java'da Tam Metin Arama Çözümü Oluşturun
Tam metin araması, bir belge koleksiyonu içinde bir metni/sorguyu aramanın bir yoludur. Bu yaklaşım, bir terimin/deyimin tüm örneklerini hızlı bir şekilde bulur ve metin dizinlerini kullanarak çalışır. Bu yazıda, Java kullanarak belgelerde tam metin aramayı programlı olarak nasıl yapacağımızı öğreneceğiz.
Tam Metin Arama Çözümünüzü C# ile oluşturun
Tam metin arama, temel olarak, bir belge koleksiyonu üzerinde bir metin/sorgu aramanın daha gelişmiş bir yoludur. Bu yaklaşım, bir terimin tüm örneklerini hızlı bir şekilde bulur ve metin dizinlerini kullanarak çalışır. Bu yazıda, C# kullanarak belgelerde programlı olarak tam metin aramayı öğreneceğiz.
