Soluciones Context Preservation ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas Context Preservation configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

Context Preservation

  • Agentle es un marco de trabajo ligero en Python para construir agentes de IA que aprovechan los LLM para tareas automatizadas e integración de herramientas.
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    ¿Qué es Agentle?
    Agentle proporciona un marco estructurado para que los desarrolladores construyan agentes de IA personalizados con mínima codificación repetitiva. Soporta definir flujos de trabajo de agentes como secuencias de tareas, integración fluida con API y herramientas externas, gestión de memoria conversacional para la preservación del contexto y registros integrados para la auditabilidad. La biblioteca también ofrece hooks para ampliar funciones, coordinación de múltiples agentes en pipelines complejos y una interfaz unificada para ejecutar agentes localmente o desplegarlos mediante APIs HTTP.
  • Haz un seguimiento de la cantidad de tokens en tus conversaciones de ChatGPT.
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    ¿Qué es ChatGPT Token Counter?
    El Contador de Tokens de ChatGPT es una extensión de Chrome diseñada para usuarios que interactúan frecuentemente con el modelo de lenguaje ChatGPT. Está diseñado para evitar problemas causados por el exceso de límites de tokens, y proporciona un seguimiento en tiempo real de los tokens utilizados en tus conversaciones. Esto permite a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la longitud de sus entradas y mejora su interacción con ChatGPT al mantener el contexto necesario. La extensión es especialmente útil para sesiones largas, ya que te alerta cuando te estás acercando al límite de tokens, mejorando así la eficiencia general de la comunicación.
  • Una gema de Ruby para crear agentes de IA, encadenar llamadas LLM, gestionar indicaciones y integrar con modelos de OpenAI.
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    ¿Qué es langchainrb?
    Langchainrb es una biblioteca de Ruby de código abierto diseñada para agilizar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA mediante un marco modular para agentes, cadenas y herramientas. Los desarrolladores pueden definir plantillas de indicaciones, ensamblar cadenas de llamadas LLM, integrar componentes de memoria para preservar el contexto y conectar herramientas personalizadas como cargadores de documentos o APIs de búsqueda. Soporta generación de incrustaciones para búsqueda semántica, manejo de errores integrado y configuración flexible de modelos. Con abstracciones de agentes, puedes implementar asistentes conversacionales que decidan qué herramientas o cadenas invocar según la entrada del usuario. La arquitectura extensible de Langchainrb permite fácil personalización, facilitando rápidamente prototipos de chatbots, pipelines de resumen automatizado, sistemas QA y automatización de flujos de trabajo complejos.
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