Herramientas orquestación multi-modelo de alto rendimiento

Accede a soluciones orquestación multi-modelo que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

orquestación multi-modelo

  • Un marco de trabajo de Node.js que combina OpenAI GPT con la búsqueda vectorial de MongoDB Atlas para agentes de IA conversacional.
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    ¿Qué es AskAtlasAI-Agent?
    AskAtlasAI-Agent permite a los desarrolladores desplegar agentes de IA que responden consultas en lenguaje natural contra cualquier conjunto de documentos almacenados en MongoDB Atlas. Coordina llamadas a LLM para incrustaciones, búsquedas y generación de respuestas, maneja el contexto de conversación y ofrece cadenas de instrucciones configurables. Construido sobre JavaScript/TypeScript, requiere poca configuración: conecta tu clúster de Atlas, proporciona credenciales de OpenAI, ingiere o referencia tus documentos y comienza a consultar mediante una API sencilla. También soporta extensiones con funciones de clasificación personalizadas, backends de memoria y orquestación multiesModelo.
    Características principales de AskAtlasAI-Agent
    • Integración GPT de OpenAI para flujos de trabajo RAG
    • Conector de búsqueda vectorial MongoDB Atlas
    • Gestión de memoria de conversación
    • Orquestación de cadenas de instrucciones personalizables
    • SDK en TypeScript/JavaScript
  • Una plataforma de orquestación de IA sin código que permite a los equipos diseñar, desplegar y monitorear agentes IA y flujos de trabajo personalizados.
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    ¿Qué es Deerflow?
    Deerflow ofrece una interfaz visual donde los usuarios pueden ensamblar flujos de trabajo IA a partir de componentes modulares—procesadores de entrada, ejecutores de modelos LLM o modelos, lógica condicional y manejadores de salida. Los conectores listos para usar te permiten extraer datos de bases de datos, APIs o almacenamientos de documentos, y pasar los resultados a uno o más modelos IA en secuencia. Las herramientas integradas manejan registros, recuperación de errores y seguimiento de métricas. Una vez configurados, los flujos de trabajo pueden ser probados de forma interactiva y desplegados como endpoints REST o disparadores basados en eventos. Un panel proporciona información en tiempo real, historial de versiones, alertas y funciones de colaboración en equipo, facilitando la iteración, escalado y mantenimiento de agentes IA en producción.
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