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integração com serviços em nuvem

  • 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.
    Características principales de GenAI Processors
    • Ingesta y análisis de documentos
    • Segmentación de texto y segmentación semántica
    • Generación de embeddings con modelos configurables
    • Integración de almacenes de vectores (p. ej., FAISS, Vertex AI Matching Engine)
    • Estrategias de recuperación y búsqueda por similitud
    • Plantillas de prompts y construcción dinámica de prompts
    • Orquestación de LLM y llamadas API
    • Creación y extensión de procesadores personalizados
    • Orquestación y monitoreo de pipelines
  • LangChain Google Gemini Agent automatiza flujos de trabajo usando la API de Gemini para recuperación de datos, resumen y IA conversacional.
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    ¿Qué es LangChain Google Gemini Agent?
    LangChain Google Gemini Agent es una biblioteca en Python diseñada para simplificar la creación de agentes IA autónomos alimentados por los modelos de lenguaje Gemini de Google. Combina el enfoque modular de LangChain—permitiendo cadenas de instrucciones, gestión de memoria e integración de herramientas—con la avanzada comprensión del lenguaje natural de Gemini. Los usuarios pueden definir herramientas personalizadas para llamadas API, consultas a bases de datos, web scraping y resúmenes de documentos; orquestarlas mediante un agente que interpreta las entradas del usuario, selecciona las acciones de herramientas apropiadas y compone respuestas coherentes. El resultado es un agente flexible capaz de razonamiento en múltiples pasos, acceso a datos en tiempo real y diálogos contextuales, ideal para construir chatbots, asistentes de investigación y flujos de trabajo automatizados, además de integrarse con almacenes vectoriales y servicios en la nube para escalabilidad.
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