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Herramientas modelos de prompt personalizados más usadas

Descubre por qué estas herramientas modelos de prompt personalizados son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

modelos de prompt personalizados

  • SmartRAG

    SmartRAG es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir pipelines RAG que permiten preguntas y respuestas impulsadas por LLM sobre colecciones de documentos personalizadas.
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    ¿Qué es SmartRAG?
    SmartRAG es una biblioteca modular en Python diseñada para flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) con grandes modelos de lenguaje. Combina ingesta de documentos, indexación vectorial y APIs de LLM de última generación para ofrecer respuestas precisas y ricas en contexto. Los usuarios pueden importar archivos PDF, archivos de texto o páginas web, indexarlos usando almacenes vectoriales populares como FAISS o Chroma, y definir plantillas de indicaciones personalizadas. SmartRAG orquesta la recuperación, la composición de indicaciones y la inferencia de LLM, devolviendo respuestas coherentes fundamentadas en documentos fuente. Al abstraer la complejidad de los pipelines RAG, acelera el desarrollo de sistemas de preguntas y respuestas para bases de conocimiento, chatbots y asistentes de investigación. Los desarrolladores pueden extender conectores, cambiar proveedores de LLM y ajustar estrategias de recuperación para adaptarse a dominios específicos de conocimiento.
    Características principales de SmartRAG
    • Ingesta de documentos desde PDFs, textos y fuentes web
    • Integración con almacenes vectoriales (FAISS, Chroma, etc.)
    • Plantillas de indicaciones personalizables para consultas de LLM
    • Soporte para múltiples proveedores y APIs de LLM
    • Orquestación modular de pipelines RAG
    • Citación de fuentes y generación de respuestas con contexto

  • LangChain RAG Agent Chatbot

    Un chatbot basado en Python que aprovecha agentes LangChain y FAISS retrieval para ofrecer respuestas conversacionales alimentadas por RAG.
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    ¿Qué es LangChain RAG Agent Chatbot?
    El LangChain RAG Agent configura una canalización que ingiere documentos, los convierte en embeddings con modelos de OpenAI y los almacena en una base de datos vectorial FAISS. Cuando llega una consulta del usuario, la cadena de recuperación LangChain obtiene pasajes relevantes, y el executor del agente coordina entre herramientas de recuperación y generación para producir respuestas ricas en contexto. Esta arquitectura modular soporta plantillas de prompt personalizadas, múltiples proveedores LLM y tiendas de vectores configurables, ideal para construir chatbots impulsados por conocimiento.
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