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asistentes personalizados

  • LobeChat vereint mehrere LLMs in einer einzigen Web-Chat-Plattform mit synchronisierten KI-Assistenten und Plugin-Integrationen.
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    Was ist lobe-chat?
    LobeChat bietet eine einheitliche Chat-Benutzeroberfläche für beliebte große Sprachmodelle, sodass Benutzer zwischen ChatGPT, Claude, Gemini und weiteren wechseln können, ohne die Plattform zu verlassen. Es beinhaltet cloudbasierte Nachrichten-Synchronisation, die Erstellung benutzerdefinierter Assistenten sowie ein Plugin-Framework zur Erweiterung der Funktionalität – inklusive Text-, Bild-, Video- und Sprach-KI-Aufgaben. Mit integrierter Workflow-Automatisierung und Multi-Modal-Unterstützung können Benutzer repetitive Aufgaben automatisieren, Kreativität steigern und verschiedene KI-Agenten an einem Ort verwalten.
  • Ein .NET-Beispiel, das den Aufbau eines konversationalen KI-Copiloten mit Semantic Kernel demonstriert, der LLM-Ketten, Speicher und Plugins kombiniert.
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    Was ist Semantic Kernel Copilot Demo?
    Semantic Kernel Copilot Demo ist eine End-to-End-Referenzanwendung, die zeigt, wie man mit Microsoft’s Semantic Kernel Framework fortschrittliche KI-Agenten baut. Das Demo bietet Prompt-Ketten für mehrstufiges Denken, Speichermanagement zur Rückholung des Kontexts über Sitzungen hinweg und eine plugin-basierte Skill-Architektur, die die Integration mit externen APIs oder Diensten ermöglicht. Entwickler können Konnektoren für Azure OpenAI oder OpenAI-Modelle konfigurieren, benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren und domänenspezifische Skills wie Kalenderzugriff, Dateibearbeitung oder Datenabruf implementieren. Das Beispiel zeigt, wie diese Komponenten orchestriert werden, um einen konversationalen Copiloten zu erstellen, der Benutzerabsichten versteht, Aufgaben ausführt und den Kontext im Laufe der Zeit bewahrt, was die schnelle Entwicklung personalisierter KI-Assistenten fördert.
  • Eine KI-Agent-Vorlage, die automatisierte Aufgabenplanung, Speicherverwaltung und Tool-Ausführung über die OpenAI-API zeigt.
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    Was ist AI Agent Example?
    AI Agent Example ist ein praxisnahes Demonstrations-Repository für Entwickler und Forscher, die intelligente Agenten auf Basis großer Sprachmodelle bauen möchten. Das Projekt umfasst Beispielcode für Agentenplanung, Speicherspeicherung und Tool-Invocation, um die Integration externer APIs oder benutzerdefinierter Funktionen zu zeigen. Es verfügt über eine einfache Gesprächsschnittstelle, die Benutzerabsichten interpretiert, Aktionspläne formt und Aufgaben durch Aufruf vordefinierter Tools ausführt. Entwickler können klare Muster befolgen, um den Agenten mit neuen Fähigkeiten wie Terminplanung, Web-Scraping oder automatisierter Datenverarbeitung zu erweitern. Durch eine modulare Architektur beschleunigt dieses Template Experimente mit KI-gesteuerten Workflows und personalisierten digitalen Assistenten und bietet Einblicke in die Agentenorchestrierung und Zustandsverwaltung.
  • Cubeo AI ist ein No-Code-AI-Assistant-Builder zur Erstellung benutzerdefinierter ChatGPT-Assistenten.
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    Was ist Cubeo AI?
    Cubeo AI ist eine No-Code-Plattform, die entwickelt wurde, um benutzerdefinierte AI-Assistenten schnell und effizient zu erstellen. Nutzer können ihre ChatGPT-Assistenten mit verschiedenen Dokumenttypen wie PDF, DocX, Video und Audio trainieren. Ideal für Unternehmen, die ihre Abläufe verbessern möchten, bietet Cubeo AI Tools wie AI-Stimmungsanalyse und Retrieval-Augmented Generation, die Ihnen helfen, Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren, Rückmeldungen zu analysieren und strategische Verbesserungen voranzutreiben.
  • LangChain ist ein Open-Source-Framework, das es Entwicklern ermöglicht, Ketten, Agenten, Speicher und Tool-Integrationen mit LLM zu erstellen.
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    Was ist LangChain?
    LangChain ist ein modulares Framework, das Entwicklern hilft, fortschrittliche KI-Anwendungen zu erstellen, indem es große Sprachmodelle mit externen Datenquellen und Tools verbindet. Es bietet Kettendefinitionen für sequenzielle LLM-Aufrufe, Agenten-Orchestrierung für Entscheidungsprozesse, Speicher-Module für Kontextwiederholung sowie Integrationen mit Dokumenten-Loadern, Vektor-Speichern und API-basierten Tools. Mit Unterstützung für mehrere Anbieter und SDKs in Python und JavaScript beschleunigt LangChain die Entwicklung und den Einsatz von Chatbots, QA-Systemen und personalisierten Assistenten.
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