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Die besten chatbots contextuais-Lösungen für Sie

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

chatbots contextuais

  • LLPhant

    LLPhant ist ein leichtgewichtiges Python-Framework zum Erstellen modularer, anpassbarer LLM-basierter Agenten mit Tool-Integration und Speicherverwaltung.
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    Was ist LLPhant?
    LLPhant ist ein Open-Source-Python-Framework, das Entwicklern ermöglicht, vielseitige LLM-gesteuerte Agenten zu erstellen. Es bietet integrierte Abstraktionen für Tool-Integration (APIs, Suche, Datenbanken), Speicherverwaltung für Multi-Turn-Gespräche und anpassbare Entscheidungs-Schleifen. Mit Unterstützung für mehrere LLM-Backends (OpenAI, Hugging Face und andere), pluginartige Komponenten und konfigurationsbasierte Workflows beschleunigt LLPhant die Entwicklung von Agenten. Nutze es zum Prototyping von Chatbots, zur Automatisierung von Aufgaben oder zum Aufbau digitaler Assistenten, die externe Tools und Kontext-Speicher ohne Boilerplate-Code nutzen.
    LLPhant Hauptfunktionen
    • Modulare Agentenarchitektur
    • Integration externer Tools
    • Verwaltung von Mehrfachspeicher
    • Anpassbare Entscheidungsloops
    • Plugin-Unterstützung
    • Unterstützung mehrerer LLM-Backends

  • Rags

    Rags ist ein Python-Framework, das retrieval-augmented Chatbots ermöglicht, indem es Vektorspeicher mit LLMs für wissensbasierte Fragenbeantwortung kombiniert.
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    Was ist Rags?
    Rags bietet eine modulare Pipeline zum Aufbau retrieval-augmented generativer Anwendungen. Es integriert sich mit beliebten Vektorspeichern (z. B. FAISS, Pinecone), bietet konfigurierbare Prompt-Vorlagen und umfasst Speicher-Module zur Beibehaltung des Kontexts. Entwickler können zwischen LLM-Anbietern wie Llama-2, GPT-4 und Claude2 über eine einheitliche API wechseln. Rags unterstützt Streaming-Antworten, benutzerdefinierte Vorverarbeitung und Bewertungs-Hooks. Das erweiterbare Design ermöglicht eine nahtlose Integration in Produktionsdienste und erlaubt automatisierte Dokumentenaufnahme, semantische Suche und Generierungsaufgaben für Chatbots, Wissensassistenten und die Dokumentenzusammenfassung in großem Maßstab.

  • Stella Framework

    Stella bietet modulare Tools für KI-Agenten-Workflows, Speicherverwaltung, Plugin-Integrationen und benutzerdefinierte LLM-Orchestrierung.
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    Was ist Stella Framework?
    Das Stella Framework ermöglicht es Entwicklern, robuste KI-Agenten zu bauen, die Kontext bewahren, toolgestützte Aktionen durchführen und dynamische Gesprächserlebnisse liefern. Durch die Abstraktion der Komplexitäten bei LLM-Integrationen bietet Stella provider-unabhängige Adapter für OpenAI, Hugging Face und self-hosted Modelle. Agenten können anpassbare Speicher verwenden, um Benutzerdaten und Gesprächshistorien abzurufen, und Plugins ermöglichen Interaktionen mit externen APIs, Datenbanken oder Diensten. Die integrierte Orchestrierungs-Engine steuert Entscheidungsprozesse, während eine kompakte DSL die Definition von Aktionen, Tool-Aufrufen und Antwortbehandlungen erleichtert. Ob Kundenservice-Bots, Forschungsassistenten oder Workflow-Automatisierer – Stella bietet eine skalierbare Grundlage für den Einsatz von Produktions-KI-Agenten.
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