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Die besten abrufunterstützte Generierung-Lösungen für Sie

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

abrufunterstützte Generierung

  • Rubra

    Rubra ermöglicht die Erstellung von KI-Agenten mit integrierten Werkzeugen, retrieval-augmented Generation und automatisierten Workflows für vielfältige Anwendungsfälle.
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    Was ist Rubra?
    Rubra bietet einen einheitlichen Rahmen zum Aufbau KI-gestützter Agenten, die mit externen Tools, APIs oder Wissensdatenbanken interagieren können. Nutzer definieren das Verhalten der Agenten mithilfe eines einfachen JSON oder SDK-Interfaces und integrieren Funktionen wie Websuche, Dokumentenabruf, Tabellenkalkulationsmanipulation oder domänenspezifische APIs. Die Plattform unterstützt Retrieval-augmented Generation-Pipelines, die es Agenten erlauben, relevante Daten abzurufen und fundierte Antworten zu generieren. Entwickler können Agenten in einer interaktiven Konsole testen und debuggen, Leistungskennzahlen überwachen und bei Bedarf Deployments skalieren. Mit sicherer Authentifizierung, rollenbasiertem Zugriff und detaillierten Nutzungsprotokollen vereinfacht Rubra die Erstellung von Enterprise-Agenten. Ob Kundenservice-Bots, automatisierte Forschungsassistenten oder Workflow-Orchestrierungs-Agenten – Rubra beschleunigt Entwicklung und Einsatz.
    Rubra Hauptfunktionen
    • Agent-Builder mit JSON- und SDK-Schnittstellen
    • Tool- und API-Integration
    • Unterstützung für retrieval-augmented Generation
    • Interaktive Testkonsole
    • Echtzeit-Analysen und Protokollierung
    • Skalierbare Deployment-Infrastruktur
    • Sichere Authentifizierung und Rollenkontrolle
    Rubra Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Quantisierung kann die Leistung bei einigen größeren Modellen wie Llama3 8B und 70B-Varianten beeinträchtigen.
    Keine expliziten Preisinformationen verfügbar.
    Derzeit keine offiziellen mobilen oder Browser-Erweiterungs-Apps.
    Die Dokumentation setzt möglicherweise Vertrautheit mit LLM- und KI-Inferenzwerkzeugen voraus.

    Vorteile

    Offene Gewichts-LLM-Modelle mit erweiterten Werkzeugaufruffähigkeiten.
    Unterstützt benutzerdefinierte externe Werkzeugintegration für deterministische Funktionsaufrufe.
    Mehrere verbesserte Modelle mit unterschiedlichen Größen und Kontextlängen.
    Kompatibel mit beliebten Inferenzwerkzeugen wie llama.cpp und vLLM.
    Open Source mit Apache 2.0 Lizenz, die Community-Beiträge ermöglicht.
    Ermöglicht agentenbasierte Anwendungsfälle durch fortschrittliche Modellfähigkeiten.

  • Django RAG Llama3 Multi-AGI CodeGen API

    Eine auf Django basierende API, die RAG und Multi-Agenten-Orchestrierung über Llama3 für die autonome Erstellung von Website-Code nutzt.
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    Was ist Django RAG Llama3 Multi-AGI CodeGen API?
    Die Django RAG Llama3 Multi-AGI Code-Generation API vereint retrieval-augmented generation mit einer koordinierten Reihe von KI-Agenten basierend auf Llama3, um die Webentwicklung zu vereinfachen. Nutzer können Projektanforderungen per REST-Endpunkt einreichen, eine Anforderungsanalyse-Agenten auslösen, Frontend- und Backend-Codegenerator-Agenten aufrufen und automatisierte Validierungen durchführen. Das System kann benutzerdefinierte Wissensbasen integrieren, um präzise Codevorlagen und kontextbezogene Komponenten zu ermöglichen. Basierend auf dem Django REST Framework bietet es einfache Bereitstellung, Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit. Teams können das Verhalten der Agenten anpassen, Modellparameter justieren und die Retrieval-Datenmenge erweitern. Durch Automatisierung wiederkehrender Programmieraufgaben und Sicherstellung der Konsistenz beschleunigt es Prototyping, minimiert manuelle Fehler und bietet volle Transparenz hinsichtlich der Beiträge jedes Agenten im gesamten Entwicklungsprozess.
Ausgewählt