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一个通用的Go库,用于创建图数据结构并对其执行操作。它支持不同类型的图,例如有向图、无环图或树 | 特征 任何数据类型的顶点,例如int或City。 可选择组合的图形类型和特征。 考虑图类型的验证,例如非循环图中的循环检测。 确定图形和顶点属性,例如度数或树深度。 非递归游走、DFS 和 BFS。 寻路算法,在适当的地方考虑边缘权重: 哈密顿路径和循环 欧拉路径和循环 最短路径 (Dijkstra) 强连接组件(Tarjan) 状态:正在进行中。不支持多图。

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:一个对话式搜索和分析平台,适用于复杂的非结构化数据,例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。 它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。 Sycamore 可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据,提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。 Sycamore 使用你选择的生成式 AI 模型来使这些操作变得简单而有效,并且可以实现快速实验和迭代。此外,Sycamore 使用 OpenSearch 进行索引,支持混合(向量 + 关键字)搜索、检索增强生成 (RAG) 管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。 特征 自然语言、对话界面,可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。 包括对非结构化数据的各种查询操作,包括混合搜索、检索增强生成 (RAG) 和分析函数。 通过高级数据分段、用于数据丰富的 LLM 支持的 UDF、使用 Python 进行的高性能数据操作以及使用各种 AI 模型的向量嵌入,准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。 自动数据爬虫(Amazon S3 和 HTTP)和 Jupyter 笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。 可扩展、安全且可定制的 OpenSearch 后端,用于索引和数据检索。

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