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almacenamiento de vectores

  • Framework para construir agentes de IA aumentados con recuperación usando LlamaIndex para ingestión de documentos, indexación vectorial y Preguntas y Respuestas.
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    ¿Qué es Custom Agent with LlamaIndex?
    Este proyecto demuestra un marco integral para crear agentes de IA aumentados con recuperación usando LlamaIndex. Guía a los desarrolladores a través de todo el flujo de trabajo, comenzando con la ingestión de documentos y la creación del almacén vectorial, seguido de la definición de un ciclo de agente personalizado para preguntas y respuestas contextuales. Aprovechando las poderosas capacidades de indexación y recuperación de LlamaIndex, los usuarios pueden integrar cualquier modelo de lenguaje compatible con OpenAI, personalizar plantillas de prompts y gestionar los flujos de conversación mediante una interfaz CLI. La arquitectura modular soporta diferentes conectores de datos, extensiones de plugins y personalización dinámica de respuestas, permitiendo crear prototipos rápidos de asistentes de conocimiento a nivel empresarial, chatbots interactivos y herramientas de investigación. Esta solución simplifica la construcción de agentes de IA específicos de dominio en Python, asegurando escalabilidad, flexibilidad y fácil integración.
  • GenAI Processors simplifica la construcción de pipelines de IA generativa con módulos personalizables de carga, procesamiento, recuperación y orquestación de LLM.
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    ¿Qué es GenAI Processors?
    GenAI Processors proporciona una biblioteca de procesadores reutilizables y configurables para construir flujos de trabajo de IA generativa de extremo a extremo. Los desarrolladores pueden ingerir documentos, dividirlos en fragmentos semánticos, generar embeddings, almacenar y consultar vectores, aplicar estrategias de recuperación y construir dinámicamente prompts para llamadas a grandes modelos de lenguaje. Su diseño plug-and-play facilita la extensión de pasos de procesamiento personalizados, la integración sin fisuras con servicios de Google Cloud o almacenes de vectores externos, y la orquestación de pipelines RAG complejos para tareas como respuestas a preguntas, resumen y recuperación de conocimientos.
  • Transforma tu historial de navegación en una representación vectorial.
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    ¿Qué es Max's Browser History Embedding Tool?
    Esta herramienta permite a los usuarios almacenar una representación vectorial de su historial de navegación, aprovechando el modelo de incrustación de OpenAI para el análisis. Es especialmente útil para fines de investigación, ayudando a los usuarios a entender patrones y tendencias en su actividad web. Al transformar el historial de navegación tradicional en un formato más analizables, los usuarios pueden aprovechar estos datos para diversas tareas analíticas y obtener información sobre sus hábitos de navegación.
  • Crea flujos de trabajo de IA sin esfuerzo con Substrate.
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    ¿Qué es Substrate?
    Substrate es una plataforma versátil diseñada para desarrollar flujos de trabajo de IA conectando varios componentes modulares o nodos. Ofrece un kit de desarrollo de software (SDK) intuitivo que abarca funciones esenciales de IA, incluidos modelos de lenguaje, generación de imágenes y almacenamiento de vectores integrado. Esta plataforma atiende a diversos sectores, empoderando a los usuarios para construir sistemas complejos de IA con facilidad y eficiencia. Al agilizar el proceso de desarrollo, Substrate permite a individuos y organizaciones centrarse en la innovación y la personalización, transformando ideas en soluciones efectivas.
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