Die besten orquestación de tuberías-Lösungen für Sie

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

orquestación de tuberías

  • Dive ist ein Open-Source-Python-Framework zum Erstellen autonomer KI-Agenten mit austauschbaren Werkzeugen und Workflows.
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    Was ist Dive?
    Dive ist ein auf Python basierendes Open-Source-Framework, das für die Erstellung und den Betrieb autonomer KI-Agenten entwickelt wurde, die Mehrschrittaufgaben mit minimalem manuellen Eingriff ausführen können. Durch die Definition von Agent-Profilen in einfachen YAML-Konfigurationsdateien können Entwickler APIs, Werkzeuge und Speichermodule für Aufgaben wie Datenabruf, Analyse und Pipeline-Orchestrierung angeben. Dive verwaltet Kontext, Zustand und Prompt-Engineering und ermöglicht flexible Workflows mit integriertem Fehlerhandling und Logging. Seine modularen Komponenten und die Unterstützung für eine Vielzahl von Sprachmodellen und Abrufsystemen erleichtern die Zusammenstellung von Agenten für Automatisierung im Kundenservice, Inhaltserstellung und DevOps-Prozesse. Das Framework skaliert von Prototypen bis hin zur Produktion und bietet CLI-Befehle und API-Endpunkte zur nahtlosen Integration in bestehende Systeme.
    Dive Hauptfunktionen
    • Agentensteuerung
    • Werkzeugintegration
    • Speicherverwaltung
    • Kontextbehandlung
    • Prompt-Engineering
    • CLI-Schnittstelle
    • YAML-Konfiguration
    • Logging und Überwachung
    • Model-agnostische Adapter
  • GenAI Processors vereinfacht den Aufbau generativer KI-Pipelines mit anpassbaren Modulen für Datenladen, Verarbeitung, Abfrage und LLM-Orchestrierung.
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    Was ist GenAI Processors?
    GenAI Processors stellt eine Bibliothek wiederverwendbarer, konfigurierbarer Prozessoren bereit, um End-to-End generative KI-Workflows aufzubauen. Entwickler können Dokumente aufnehmen, sie in semantische Fragmente zerlegen, Einbettungen generieren, Vektoren speichern und abfragen, Retrieval-Strategien anwenden und Prompt-Vorlagen für große Sprachmodelle dynamisch erstellen. Das Plug-and-Play-Design ermöglicht die einfache Erweiterung eigener Verarbeitungsschritte, nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten oder externen Vektor-Speichern sowie die Steuerung komplexer RAG-Pipelines für Aufgaben wie Fragebeantwortung, Zusammenfassung und Wissensabfrage.
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