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Integration von Vektordatenbanken

  • 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

  • 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.

  • ragChatbot

    Un marco de chatbot RAG de código abierto que utiliza bases de datos vectoriales y LLMs para proporcionar respuestas contextualizadas sobre documentos personalizados.
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    ¿Qué es ragChatbot?
    ragChatbot es un marco centrado en desarrolladores diseñado para simplificar la creación de chatbots de Generación Mejorada por Recuperación. Integra pipelines de LangChain con API de OpenAI u otros LLM para procesar consultas contra corpus de documentos personalizados. Los usuarios pueden cargar archivos en diversos formatos (PDF, DOCX, TXT), extraer texto automáticamente y calcular incrustaciones usando modelos populares. El marco soporta múltiples bases de datos vectoriales como FAISS, Chroma y Pinecone para búsquedas de similitud eficiente. Incluye una capa de memoria conversacional para interacciones multilínea y una arquitectura modular para personalizar plantillas y estrategias de recuperación. Con una interfaz CLI o web sencilla, puedes ingerir datos, configurar parámetros de búsqueda y lanzar un servidor de chat para responder preguntas de los usuarios con relevancia y precisión contextual.
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