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LLM-Optimierung

  • Un marco de agentes AI con recuperación de código abierto que combina búsqueda vectorial con grandes modelos de lenguaje para respuestas de conocimiento contextualizadas.
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    ¿Qué es Granite Retrieval Agent?
    Granite Retrieval Agent proporciona a los desarrolladores una plataforma flexible para construir agentes AI generativos aumentados por recuperación que combinan búsqueda semántica y grandes modelos de lenguaje. Los usuarios pueden ingerir documentos de diversas fuentes, crear embeddings vectoriales y configurar índices de Azure Cognitive Search u otros almacenes vectoriales. Cuando llega una consulta, el agente recupera los pasajes más relevantes, construye ventanas de contexto y llama a las APIs de LLM para respuestas o resúmenes precisos. Soporta gestión de memoria, orquestación de cadenas de pensamiento y plugins personalizados para pre y post-procesamiento. Desplegable con Docker o directamente en Python, Granite Retrieval Agent acelera la creación de chatbots basados en conocimiento, asistentes empresariales y sistemas Q&A con menos alucinaciones y mayor precisión factual.
  • HyperCrawl es un rastreador web con latencia cero para el desarrollo de LLM.
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    ¿Qué es HyperCrawl?
    HyperCrawl es una herramienta de rastreo web de última generación diseñada para optimizar la recuperación de datos para el desarrollo de LLM (Modelos de Aprendizaje de Lenguaje). Al reducir significativamente la latencia, facilita la extracción rápida de datos en línea, permitiendo a los desarrolladores construir aplicaciones y modelos de IA orientados a la recuperación, con menor dependencia de procesos de entrenamiento intensivos en computación. Esto lo convierte en una herramienta indispensable para los entusiastas de la IA y el aprendizaje automático que requieren una recolección de datos rápida y eficiente.
  • Una biblioteca ligera de Python que permite a los desarrolladores definir, registrar y llamar funciones automáticamente mediante las salidas de LLM.
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    ¿Qué es LLM Functions?
    LLM Functions proporciona un marco sencillo para conectar las respuestas de grandes modelos lingüísticos con la ejecución real del código. Defina funciones mediante esquemas JSON, regístrelas en la biblioteca, y el LLM devolverá llamadas estructuradas a funciones cuando corresponda. La biblioteca analiza esas respuestas, valida los parámetros y llama al manejador correcto. Soporta callbacks síncronos y asíncronos, manejo de errores personalizado y extensiones de plugins, lo que la hace ideal para aplicaciones que requieren búsqueda dinámica de datos, llamadas API externas o lógica empresarial compleja en conversaciones impulsadas por IA.
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