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integración de bases de datos vectoriales

  • NeuralGPT

    Framework modular de Python para construir Agentes de IA con LLM, RAG, memoria, integración de herramientas y soporte para bases de datos vectoriales.
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    ¿Qué es NeuralGPT?
    NeuralGPT está diseñado para simplificar el desarrollo de Agentes de IA ofreciendo componentes modulares y tuberías estandarizadas. En su núcleo, cuenta con clases de Agentes personalizables, generación augmentada por recuperación (RAG) y capas de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden integrar bases de datos vectoriales (por ejemplo, Chroma, Pinecone, Qdrant) para búsquedas semánticas y definir agentes de herramientas para ejecutar comandos externos o llamadas a APIs. El framework soporta múltiples backends de LLM como OpenAI, Hugging Face y Azure OpenAI. NeuralGPT incluye una CLI para prototipado rápido y un SDK en Python para control programático. Con registro integrado, manejo de errores y arquitectura de plugins extensible, acelera el despliegue de asistentes inteligentes, chatbots y flujos de trabajo automatizados.
    Características principales de NeuralGPT
    • Clases de Agentes personalizables
    • Generación augmentada por recuperación (RAG)
    • Gestión de memoria conversacional
    • Integraciones con bases de datos vectoriales (Chroma, Pinecone, Qdrant)
    • Ejecución de agentes de herramientas para APIs/comandos externos
    • Soporte multi-backend para LLM (OpenAI, Hugging Face, Azure)
    • CLI y SDK en Python
    • Arquitectura de plugins con logging y manejo de errores

  • AI_RAG

    AI_RAG es un marco de código abierto que permite a los agentes de IA realizar generación aumentada por recuperación utilizando fuentes externas de conocimiento.
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    ¿Qué es AI_RAG?
    AI_RAG ofrece una solución modular de generación aumentada por recuperación que combina indexación de documentos, búsqueda vectorial, generación de incrustaciones y composición de respuestas impulsada por LLM. Los usuarios preparan corpus de documentos de texto, conectan un almacén vectorial como FAISS o Pinecone, configuran los endpoints de incrustación y LLM, y ejecutan el proceso de indexación. Cuando llega una consulta, AI_RAG recupera los pasajes más relevantes, los alimenta junto con el prompt en el modelo de lenguaje elegido y devuelve una respuesta contextualizada. Su diseño extensible permite conectores personalizados, soporte para múltiples modelos y control fino sobre parámetros de recuperación y generación, ideal para bases de conocimiento y agentes conversacionales avanzados.

  • Controllable RAG Agent

    Un marco de trabajo de Python de código abierto para construir agentes de Generación Aumentada por Recuperación con control personalizable sobre la recuperación y generación de respuestas.
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    ¿Qué es Controllable RAG Agent?
    El marco del Agente RAG Controlable proporciona un enfoque modular para construir sistemas de Generación Aumentada por Recuperación. Permite configurar y encadenar componentes de recuperación, módulos de memoria y estrategias de generación. Los desarrolladores pueden conectar diferentes LLMs, bases de datos vectoriales y controladores de políticas para ajustar cómo se recuperan y procesan los documentos antes de generar. Construido en Python, incluye utilidades para indexar, consultar, rastrear el historial de conversación y flujos de control basados en acciones, lo que lo hace ideal para chatbots, asistentes de conocimiento y herramientas de investigación.
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