Kernel Memory 让 LLM 认识更多内容
💡
原文中文,约3400字,阅读约需8分钟。
📝
内容提要
Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务,专注于高效索引数据集,支持自然语言查询和多种文档格式的导入,适合构建知识库。
🎯
关键要点
- Kernel Memory (KM) 是一种多模态 AI 服务,专注于高效索引数据集。
- KM 支持自然语言查询,能够从已索引的数据中获取答案,并提供完整的引用和原始来源链接。
- KM 可以处理多种文档格式,包括 WORD、PDF、PPT,甚至可以直接爬取网页进行 embedding。
- KM 是从 SK 的 Semantic Memory (SM) 发展而来的,但现在可以独立运行。
- KM 可以集成进 .NET 应用程序,提供本地文档识别能力。
- KM 提供两种模式:Synchronous Memory API 和 Memory as a Service - Asynchronous API。
- 使用 KM 需要搭配 LLM 的能力,示例中使用了本地的 Ollama 运行模型。
- KM 支持导入文本、文档和网页内容,简化了数据处理流程。
- KM 提供开箱即用的能力,适合快速构建问答知识库。
➡️