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grands modèles linguistiques

  • Lyzr Studio es una plataforma de desarrollo de agentes IA que permite construir asistentes conversacionales personalizados integrando APIs y datos empresariales.
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    ¿Qué es Lyzr Studio?
    Lyzr Studio permite a las organizaciones crear rápidamente asistentes personalizados impulsados por IA combinando grandes modelos de lenguaje, reglas de negocio e integraciones de datos. En su interfaz drag-and-drop, los usuarios orquestan visualmente flujos de trabajo de múltiples pasos, integran APIs internas, bases de datos y servicios de terceros, y personalizan prompts de LLM para conocimientos específicos del dominio. Los agentes pueden ser probados en tiempo real, desplegados en widgets web, aplicaciones de mensajería o plataformas empresariales, y monitoreados mediante paneles que rastrean métricas de rendimiento. La gestión avanzada de versiones, control de acceso basado en roles y registros de auditoría garantizan la gobernanza. Ya sea automatizando soporte al cliente, calificación de leads, incorporación de recursos humanos o resolución de problemas de TI, Lyzr Studio simplifica el desarrollo de trabajadores digitales confiables y escalables.
  • Una biblioteca de C++ para orquestar solicitudes de LLM y construir agentes de IA con memoria, herramientas y flujos de trabajo modulares.
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    ¿Qué es cpp-langchain?
    cpp-langchain implementa funciones principales del ecosistema LangChain en C++. Los desarrolladores pueden envolver llamadas a modelos de lenguaje grandes, definir plantillas de solicitud, ensamblar cadenas y orquestar agentes que llaman a herramientas o API externas. Incluye módulos de memoria para mantener el estado de conversación, soporte para embeddings para búsqueda de similitudes e integraciones con bases de datos vectoriales. El diseño modular permite personalizar cada componente — clientes LLM, estrategias de solicitud, backends de memoria y kits de herramientas — para adaptarse a casos específicos. Con una biblioteca únicamente en cabecera y soporte de CMake, cpp-langchain simplifica la compilación de aplicaciones nativas de IA en Windows, Linux y macOS sin requerir entornos de Python.
  • LangBot es una plataforma de código abierto que integra modelos de lenguaje grande en terminales de chat, habilitando respuestas automáticas en aplicaciones de mensajería.
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    ¿Qué es LangBot?
    LangBot es una plataforma autohospedada y de código abierto que permite una integración perfecta de grandes modelos de lenguaje en múltiples canales de mensajería. Ofrece una interfaz web para desplegar y gestionar bots, soporta proveedores de modelos como OpenAI, DeepSeek y LLM locales, y se adapta a plataformas como QQ, WeChat, Discord, Slack, Feishu y DingTalk. Los desarrolladores pueden configurar flujos de conversación, implementar estrategias de limitación de tasa y extender funcionalidades mediante plugins. Construido para escalabilidad, LangBot unifica manejo de mensajes, interacción con modelos y análisis en un único marco, acelerando la creación de aplicaciones de IA conversacional para atención al cliente, notificaciones internas y gestión de comunidades.
  • LlamaIndex es un marco de código abierto que habilita la generación aumentada por recuperación mediante la construcción y consulta de índices de datos personalizados para LLM.
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    ¿Qué es LlamaIndex?
    LlamaIndex es una biblioteca de Python centrada en desarrolladores, diseñada para crear puentes entre grandes modelos de lenguaje y datos privados o específicos de dominio. Ofrece múltiples tipos de índices, como vectores, árboles e índices de palabras clave, además de adaptadores para bases de datos, sistemas de archivos y APIs web. El marco incluye herramientas para dividir documentos en nodos, incrustar esos nodos mediante modelos de incrustación populares y realizar búsquedas inteligentes para proporcionar contexto a un LLM. Con almacenamiento en caché integrado, esquemas de consultas y gestión de nodos, LlamaIndex simplifica la creación de generación aumentada por recuperación, permitiendo respuestas altamente precisas y ricas en contexto en aplicaciones como chatbots, servicios de QA y canales de análisis.
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