Papr Memory

Papr — это ключевой API предиктивной памяти, разработанный для решения критически важной задачи сохранения контекста и точности извлечения данных в ИИ. Объединяя динамически индексированные векторные эмбеддинги и графы знаний в едином простом интерфейсе, Papr позволяет разработчикам создавать интеллектуальных ассистентов, которые действительно запоминают контекст на протяжении сеансов и сложных рабочих процессов. Это исчерпывающий инструментарий для разработчиков, продвинутых пользователей и команд, стремящихся к передовым возможностям генерации с дополненным поиском (RAG).

Ключевые особенности

Papr предоставляет комплексный, сквозной конвейер памяти, обеспечивая работу ваших ИИ-систем с превосходным контекстом и проверяемой точностью.

🔌 Комплексный ввод данных

Бесшовно добавляйте и синхронизируйте данные в реальном времени из различных источников, включая журналы чатов, документы и ключевые инструменты, такие как Slack, GitHub и Jira. Эта возможность синхронизации в реальном времени гарантирует, что ваш ИИ всегда работает с самой актуальной и релевантной информацией, устраняя задержки данных и обеспечивая надежную основу для памяти.

🧠 Интеллектуальное извлечение и построение графов знаний

Выйдите за рамки простой сегментации текста благодаря интеллектуальному разбиению на фрагменты и автоматическому извлечению сущностей. Papr генерирует динамический граф знаний наряду с эмбеддингами, связывая концепции и взаимосвязи между вашими документами для более глубокого, контекстно-зависимого понимания — что является решающим шагом для продвинутого рассуждения.

🔎 Гибридный поиск и многошаговое извлечение

Получайте доступ к информации с передовой точностью, используя продвинутые методы извлечения, включая расширение запросов и гибридный поиск. Эта возможность облегчает эффективное многошаговое извлечение, позволяя вашему ИИ связывать разрозненные фрагменты информации в вашей базе знаний для ответа на сложные, взаимосвязанные вопросы, которые требуют синтеза множества точек данных.

✅ Точное переранжирование и цитирование источников

Обеспечьте качество результатов посредством интеллектуального переранжирования на основе семантического сопоставления, оценки взаимосвязей и контекстных фильтров. Встроенная система отслеживания цитирования Papr предоставляет важные аудиторские следы для генерируемого контента, позволяя пользователям легко проверять источники и фактчекать выводы ИИ, повышая доверие и надежность.

🛠️ Бесшовная интеграция (Power AI)

Papr Memory обеспечивает работу любой большой языковой модели (LLM), агента или инструмента посредством гибких API, Панели управления памятью (MCP) или готовых компонентов пользовательского интерфейса. Разработчики получают преимущества от SDK на Python и TypeScript, что обеспечивает быструю интеграцию в существующие приложения, включая Cursor, Claude и n8n.

Варианты использования

Papr разработан для сценариев, требующих высокой точности и постоянной памяти, превращая обобщенный ИИ в интеллектуальных агентов, ориентированных на конкретную область.

• Создание развивающихся ИИ-ассистентов: Развертывайте агентов поддержки или внутренних ботов знаний, которые поддерживают полный контекст разговора на протяжении недель или месяцев. Когда клиент или сотрудник возвращается, ассистент мгновенно вспоминает их историю, предпочтения и предыдущие решения, предоставляя персонализированную, не повторяющуюся поддержку и значительно улучшая пользовательский опыт.

• Продвинутые исследования в области юриспруденции и здравоохранения: Используйте Papr для связи сложных концепций и взаимосвязей в массивных, разрозненных наборах данных, таких как юридические прецеденты или схемы медицинского лечения. Система может выполнять многошаговое извлечение, чтобы связать текущий случай или набор симптомов с релевантным, неочевидным историческим контекстом, что ведет к обоснованному, основанному на данных принятию решений.

• Поддержание согласованности повествования: Для креативных или сложных приложений технического письма Papr гарантирует, что сгенерированные ИИ истории, руководства или объемная документация строго соответствуют ранее установленным фактам, терминологии и сюжетным линиям. Это предотвращает распространенную проблему "забывания" ИИ ключевых деталей в ходе длительных генеративных задач.

Уникальные преимущества

Комбинированный подход Papr, использующий векторы и графы знаний, обеспечивает проверяемые преимущества в производительности, критически важные для приложений с критическими задачами.

Papr специально разработан для требований многошагового RAG, где большинство стандартных векторных баз данных испытывают трудности из-за отсутствия реляционного контекста. Наш двойной механизм хранения — интегрирующий графы знаний и векторы — позволяет осуществлять извлечение на основе взаимосвязей, что значительно улучшает точность и контекстную релевантность.

• Передовая точность извлечения: Независимые сравнительные тесты, проведенные в апреле 2024 года, подтверждают, что Papr Memory значительно превосходит ведущие модели по критически важным показателям точности извлечения на 10%-ном синтезированном наборе данных MAG оценки Stanford STARK.

• Самый быстрый путь к многошаговому RAG: Вы получаете более быстрый и надежный путь к созданию высокоточных, сложных ИИ-систем, которые могут обрабатывать сложные, контекстно-зависимые запросы без ущерба для скорости или сохранения контекста.

• Безопасность с учетом разрешений: Эмбеддинги и графы знаний хранятся безопасно и эффективно, используя индексацию с учетом разрешений для обеспечения того, чтобы извлечение данных уважало права доступа пользователей по всей базе знаний.

Заключение

Papr предоставляет надежный, точный и постоянный слой памяти, необходимый для создания следующего поколения интеллектуальных приложений. Разрабатываете ли вы сложные критически важные рабочие процессы или пользовательские ассистенты, Papr обеспечивает необходимую производительность извлечения, сохранение контекста и проверяемую точность. Изучите SDK на Python и TypeScript уже сегодня и начните создавать ИИ, который помнит.