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Umfassende KI-Agenten-Integration-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von KI-Agenten-Integration-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

KI-Agenten-Integration

  • Multi-Agent-RAG

    Open-Source-Python-Framework, das mehrere KI-Agenten für Abruf und Generierung in RAG-Workflows orchestriert.
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    Was ist Multi-Agent-RAG?
    Multi-Agent-RAG bietet einen modularen Rahmen für den Aufbau von auf Abruf basierenden Generierungsanwendungen (RAG), indem mehrere spezialisierte KI-Agenten orchestriert werden. Entwickler konfigurieren einzelne Agenten: Ein Abruf-Agent verbindet sich mit Vektor-Speichern, um relevante Dokumente abzurufen; ein Schlussfolgerungs-Agent führt Chain-of-Thought-Analysen durch; und ein Generierungs-Agent synthetisiert die endgültigen Antworten mithilfe großer Sprachmodelle. Das Framework unterstützt Plugin-Erweiterungen, konfigurierbare Prompts und umfassende Protokollierung, um eine nahtlose Integration mit beliebten LLM-APIs und Vektor-Datenbanken zu ermöglichen, um RAG-Genauigkeit, Skalierbarkeit und Entwicklungseffizienz zu verbessern.
    Multi-Agent-RAG Hauptfunktionen
    • Modulares Multi-Agent-Orchestrierung
    • Abruf-Agent zum Abrufen von Dokumenten aus Vektor-Datenbanken
    • Schlussfolgerungs-Agent für Chain-of-Thought-Analysen
    • Generierungs-Agent für Endantworten
    • Plugin-basiertes Erweiterungssystem
    • Konfigurierbare Prompts und Agenten-Pipelines
    • Unterstützung für OpenAI- und Hugging Face-Modelle
    • Protokollierung und Nachverfolgung von Agenteninteraktionen

  • Secure Agent Augmentation

    Eine Open-Source-Framework, das den Zugriff von LLM-Agenten auf private Daten durch Verschlüsselung, Authentifizierung und sichere Abrufschichten absichert.
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    Was ist Secure Agent Augmentation?
    Secure Agent Augmentation bietet ein Python-SDK und eine Reihe von Hilfemodulen, um AI-Agenten-Tool-Aufrufe mit Sicherheitskontrollen zu umwickeln. Es unterstützt die Integration mit beliebten LLM-Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel und verbindet sich mit Geheimnisspeichern (z. B. HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Prüfpfade stellen sicher, dass Agenten ihre Überlegungen mit internen Wissensdatenbanken und APIs erweitern können, ohne sensible Daten offenzulegen. Entwickler definieren geschützte Tool-Endpunkte, konfigurieren Authentifizierungsrichtlinien und initialisieren eine augmentierte Agenteninstanz, um sichere Abfragen gegen private Datenquellen auszuführen.
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