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프롬프트 사용자 지정

  • El investigador local de RAG Deepseek utiliza indexación Deepseek y LLMs locales para realizar respuestas a preguntas con recuperación complementaria en documentos del usuario.
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    ¿Qué es Local RAG Researcher Deepseek?
    El investigador local de RAG Deepseek combina las capacidades potentes de rastreo y indexación de archivos de Deepseek con búsqueda semántica basada en vectores e inferencia de LLMs locales, creando un agente autónomo de generación con recuperación complementaria (RAG). Los usuarios configuran un directorio para indexar varios formatos de documentos, incluyendo PDF, Markdown, texto y más, mientras modelos de embedding personalizables se integran vía FAISS u otros almacenes vectoriales. Las consultas se procesan a través de modelos open source locales (por ejemplo, GPT4All, Llama) o APIs remotas, devolviendo respuestas concisas o resúmenes basados en contenido indexado. Con una interfaz CLI intuitiva, plantillas de indicación personalizables y soporte para actualizaciones incrementales, la herramienta asegura privacidad de datos y accesibilidad offline para investigadores, desarrolladores y trabajadores del conocimiento.
    Características principales de Local RAG Researcher Deepseek
    • Rastreo y indexación de archivos Deepseek
    • Búsqueda semántica basada en vectores con soporte FAISS
    • Integración de LLMs locales y remotos (por ejemplo, GPT4All, Llama)
    • Respuesta a preguntas con recuperación complementaria
    • Resumen de documentos
    • Interfaces CLI y API en Python
    • Plantillas de prompt y embedding configurables
    • Indexación e actualizaciones incrementales
  • ChaiBot es un chatbot de IA de código abierto que utiliza OpenAI GPT para juegos de rol conversacionales con memoria y gestión dinámica de personajes.
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    ¿Qué es ChaiBot?
    ChaiBot sirve como base para crear agentes conversacionales inteligentes utilizando las APIs de GPT-3.5 y GPT-4 de OpenAI. Mantiene el contexto de la conversación para proporcionar diálogos coherentes en múltiples turnos y soporta perfiles de personajes dinámicos, permitiendo que el agente adopte diferentes tonos y personajes bajo demanda. Incluye almacenamiento de memoria integrado para recordar interacciones pasadas, plantillas de prompts personalizables y hooks de plugins para integrar fuentes de datos externas o lógica de negocio. Los desarrolladores pueden desplegar ChaiBot como un servicio web o dentro de una interfaz CLI, ajustar límites de tokens, gestionar claves API y configurar comportamientos de respaldo. Al abstraer flujos complejos de ingeniería de prompts, ChaiBot acelera el desarrollo de bots de soporte al cliente, asistentes virtuales o agentes conversacionales para aplicaciones de entretenimiento y educación.
  • Agent API de HackerGCLASS: un marco RESTful en Python para desplegar agentes IA con herramientas personalizadas, memoria y flujos de trabajo.
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    ¿Qué es HackerGCLASS Agent API?
    HackerGCLASS Agent API es un framework de código abierto en Python que expone endpoints RESTful para ejecutar agentes IA. Los desarrolladores pueden definir integraciones de herramientas personalizadas, configurar plantillas de prompts y mantener el estado y memoria del agente a través de sesiones. El framework soporta la orquestación de múltiples agentes en paralelo, manejo de flujos conversacionales complejos e integración de servicios externos. Facilita el despliegue mediante Uvicorn u otros servidores ASGI y ofrece extensibilidad con módulos de plugins, permitiendo crear rápidamente agentes IA específicos para diferentes dominios y casos de uso.
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