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Umfassende modelos de prompt personalizados-Lösungen

Verschaffen Sie sich Zugang zu einer umfassenden Sammlung von modelos de prompt personalizados-Tools, die eine breite Palette von Anforderungen abdecken.

modelos de prompt personalizados

  • SmartRAG

    SmartRAG ist ein Open-Source Python-Framework zum Aufbau von RAG-Pipelines, die LLMS-gesteuerten Frage-und-Antwort-Systemen über benutzerdefinierte Dokumentensammlungen ermöglichen.
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    Was ist SmartRAG?
    SmartRAG ist eine modulare Python-Bibliothek für retrieval-augmentierte Generations-Workflows mit großen Sprachmodellen. Es kombiniert Dokumentenaufnahme, Vektorindexierung und hochmoderne LLM-APIs, um präzise, kontextreiche Antworten zu liefern. Nutzer können PDFs, Textdateien oder Webseiten importieren, sie mit beliebten Vektorspeichern wie FAISS oder Chroma indexieren und benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen definieren. SmartRAG steuert die Abfrage, die Zusammenstellung der Prompts und die LLM-Inferenz und liefert kohärente Antworten, die auf Quell-Dokumenten basieren. Durch die Abstraktion der Komplexität von RAG-Pipelines beschleunigt es die Entwicklung von Wissensdatenbank-Frage-und-Antwort-Systemen, Chatbots und Forschungsassistenten. Entwickler können Verbindungen erweitern, LLM-Anbieter austauschen und Retrieval-Strategien an spezifische Wissensdomänen anpassen.
    SmartRAG Hauptfunktionen
    • Dokumentenaufnahme aus PDFs, Texten und Webquellen
    • Vektor-Store-Integration (FAISS, Chroma usw.)
    • Anpassbare Prompt-Vorlagen für LLM-Anfragen
    • Unterstützung mehrerer LLM-Anbieter und APIs
    • Modulare RAG-Pipeline-Orchestrierung
    • Quellenangaben und kontextbewusste Antwortgenerierung

  • LangChain RAG Agent Chatbot

    Ein auf Python basierter Chatbot, der LangChain-Agenten und FAISS-Retrieval nutzt, um RAG-gestützte Gesprächsantworten bereitzustellen.
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    Was ist LangChain RAG Agent Chatbot?
    Der LangChain RAG Agent Chatbot richtet eine Pipeline ein, die Dokumente aufnimmt, sie mit OpenAI-Modellen in Einbettungen umwandelt und sie in einer FAISS-Vektordatenbank speichert. Wenn eine Nutzeranfrage eintrifft, ruft die LangChain-Retrieval-Kette relevante Passagen ab, und der Agent-Executor koordiniert zwischen Retrieval- und Generierungstools, um kontextreich Antworten zu liefern. Diese modulare Architektur unterstützt benutzerdefinierte Prompt-Vorlagen, mehrere LLM-Anbieter und konfigurierbare Vektorspeicher, ideal für den Aufbau wissensbasierter Chatbots.
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