Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- informatique:ai_lm:ai_agent [22/06/2026 10:03] – [GBrain] cyrille
+++ informatique:ai_lm:ai_agent [22/06/2026 18:44] (Version actuelle) – [GBrain] cyrille
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 https://nanobot.club/
+La home page parle de "Memory Management System, Hybrid Semantic Search, Algorithm: 70% Vector + 30% BM25" mais les ChatBots ne trouvent aucune trace de ces technologies dans le code source ... ¿¿ **//AIGen Marketing Bullshit//** ??
 ==== OpenHands ====
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 https://github.com/garrytan/gbrain
-GBrain extrait automatiquement (regex) des relations typées : works_at, founded, attended, invested_in, advises
+Semble le plus aboutit, mais c'est une sacrée usine !
-Je me demande s'il est efficace pour un technicien ...
+relations automatique
+  * GBrain extrait automatiquement les relations typées avec des RegEx : works_at, founded, attended, invested_in, advises
+  * On peut [[https://github.com/garrytan/gbrain/blob/master/docs/schema-author-tutorial.md|définir/étendre le schema]] mais ce n'est pas trivial. 😥
+  * Avec un fallback LLM en option
+Pour configurer un model embenddings custom il faut utiliser la clé "provider_base_urls.ollama" :
+<code>
+$ cat ~/.gbrain/config.json
+{
+  "embedding_model": "ollama:tei",
+  "embedding_dimensions": 768,
+  "provider_base_urls": {
+    "ollama": "http://127.0.0.1:9000/v1"
+  },
+  ...
+</code>
+Puis ''gbrain init --pglite --embedding-model ollama:tei --embedding-dimensions 768''
+==== Mem0 ====
+https://mem0.ai/
+AI memory that persists across sessions and agents.
+Trop lourd pour un usage perso ...
 ==== Stash Memory ====