Die besten 인터랙티브 프로토타입-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte 인터랙티브 프로토타입-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

인터랙티브 프로토타입

  • Self-Hosted KI-Chat-Schnittstelle, um mehrere OpenAI-gestützte Sitzungen mit LangChain-Speicherverwaltung in einer Tornado-basierten Web-App zu jonglieren.
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    Was ist JuggleChat?
    JuggleChat bietet eine vereinfachte Schnittstelle für die Verwaltung von KI-Gesprächen, indem ein Tornado-Webserver mit dem LangChain-Framework und OpenAI-Modellen integriert wird. Benutzer können mehrere benannte Chat-Threads starten, die jeweils ihren Verlauf durch LangChain-Speichermodule bewahren. Einfach zwischen Sitzungen wechseln, vergangene Interaktionen überprüfen und den Kontext in verschiedenen Anwendungsfällen beibehalten, ohne Daten zu verlieren. Das System unterstützt die Konfiguration von benutzerdefinierten OpenAI-API-Schlüsseln und Modellauswahlen, was Experimentieren mit gpt-3.5-turbo oder anderen GPT-basierten Endpunkten ermöglicht. Für Entwickler und Forscher konzipiert, erfordert JuggleChat nur minimale Einrichtung – Abhängigkeiten installieren, API-Schlüssel angeben und einen lokalen Server starten. Ideal zum Testen von Prompts, Prototyping von KI-Agenten und Vergleichen von Modellverhalten in einer isolierten, selbstständigen Umgebung.
    JuggleChat Hauptfunktionen
    • Mehrere benannte Chat-Sitzungen
    • LangChain-gestützter Sitzungs-Speicher
    • Modell-Auswahl (z.B. gpt-3.5-turbo)
    • Selbst gehostete Tornado-Weboberfläche
    • Sitzungs-Context-Umschaltung
    • Lokale Bereitstellung mit einfacher Einrichtung
  • Labs ist ein AI-Orchestrierungs-Framework, das Entwicklern ermöglicht, autonome LLM-Agenten über eine einfache DSL zu definieren und auszuführen.
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    Was ist Labs?
    Labs ist eine Open-Source-, integrierbare domänenspezifische Sprache, die für die Definition und Ausführung von KI-Agenten mit großen Sprachmodellen konzipiert ist. Es stellt Konstrukte bereit, um Eingabeaufforderungen zu deklarieren, Kontexte zu verwalten, bedingt zu verzweigen und externe Werkzeuge (z.B. Datenbanken, APIs) zu integrieren. Mit Labs beschreiben Entwickler Agenten-Workflows als Code und orchestrieren mehrstufige Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Generierung. Das Framework kompiliert DSL-Skripte in ausführbare Pipelines, die lokal oder in der Produktion ausgeführt werden können. Labs unterstützt interaktives REPL, Kommandozeilen-Tools und lässt sich in Standard-LLM-Anbieter integrieren. Seine modulare Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen mit benutzerdefinierten Funktionen und Dienstprogrammen, um schnelle Prototypen und wartbare Agentenentwicklung zu fördern. Das leichte Runtime gewährleistet geringe Ressourcenbelastung und nahtlose Einbettung in bestehende Anwendungen.
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