InfiniRetri.

RLM-Toolkit: Полная замена LangChain? FAQ часть 2

Продолжение статьи о RLM. Первая часть: Почему ваш LLM-агент забывает цельО чём эта статья?В первой части я разобрал 10 проблем LLM-приложений и как RLM их решает. Но остался очевидный вопрос:"Чем это отличается от LangChain? Зачем ещё один фреймворк?"Короткий ответ: RLM-Toolkit — это пока не полная замена LangChain. Не весь запланированный функционал реализован, но в своей нише (огромный контекст, H-MEM память, безопасность, InfiniRetri, самоулучшающиеся агенты) — уже конкурент и опережает в вопросах развития под современные задачи.

продолжить чтение

RLM-Toolkit: Полное руководство по обработке 10M+ токенов

От теории до production — архитектура, алгоритмы, безопасностьПривет, Хабр!Это исчерпывающее руководство по RLM-Toolkit — open-source библиотеке для работы с контекстами произвольной длины.Что рассмотрю:Формальная теория RLM (State Machine, рекурсия)InfiniRetri: математика attention-based retrievalH-MEM: когнитивная архитектура памятиRAG vs KAG vs GraphRAG vs InfiniRetriSecurity: CIRCLE compliance, sandbox escape preventionРеальные примеры с логами выполненияTroubleshooting и best practicesУровень: от middle до PhD-level исследований.🚀

продолжить чтение

Rambler's Top100