Herramientas kontextuelle Nachrichten de alto rendimiento

Accede a soluciones kontextuelle Nachrichten que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

kontextuelle Nachrichten

  • Un plugin de memoria de ChatGPT de código abierto que almacena y recupera el contexto de la conversación mediante incrustaciones vectoriales para memoria conversacional persistente.
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    ¿Qué es ThinkThread?
    ThinkThread permite a los desarrolladores agregar memoria persistente a aplicaciones impulsadas por ChatGPT. Codifica cada intercambio usando Sentence Transformers y almacena las incrustaciones en tiendas vectoriales populares. En cada nueva entrada del usuario, ThinkThread realiza una búsqueda semántica para recuperar los mensajes pasados más relevantes y los inserta como contexto en la solicitud. Este proceso asegura continuidad, reduce el esfuerzo de ingeniería de prompts y permite que los bots recuerden detalles a largo plazo como preferencias del usuario, historial de transacciones o información específica del proyecto.
    Características principales de ThinkThread
    • Memoria de chat persistente mediante incrustaciones vectoriales
    • Soporte para múltiples tiendas vectoriales (Chroma, Qdrant, Weaviate)
    • Codificación automatizada de mensajes con Sentence Transformers
    • Búsqueda semántica para recuperación de contexto
    • Integración fluida con la API de Chat de OpenAI
    • Interfaces CLI y SDK en Python
  • Una integración basada en Python que conecta agentes AI de LangGraph con WhatsApp a través de Twilio para respuestas interactivas de chat.
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    ¿Qué es Whatsapp LangGraph Agent Integration?
    La integración del Agente LangGraph para WhatsApp es una implementación de ejemplo que muestra cómo desplegar agentes AI basados en LangGraph en WhatsApp. Usa Python y FastAPI para exponer endpoints webhook para la API de WhatsApp de Twilio, analizando automáticamente los mensajes entrantes en el flujo de trabajo del gráfico del agente. El agente admite la preservación del contexto entre sesiones con nodos de memoria integrados, invoca herramientas para tareas específicas y toma decisiones dinámicas mediante nodos modulares de LangGraph. Los desarrolladores pueden personalizar definiciones de gráficos, integrar APIs externas y gestionar el estado conversacional sin problemas. Esta integración actúa como plantilla, ilustrando enrutamiento de mensajes, generación de respuestas, manejo de errores y escalabilidad sencilla para construir chatbots interactivos complejos en WhatsApp.
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