Herramientas orquestación de tuberías de alto rendimiento

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orquestación de tuberías

  • Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto para construir agentes de IA autónomos con herramientas y flujos de trabajo modulables.
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    ¿Qué es Dive?
    Dive es un marco de trabajo en Python de código abierto, diseñado para crear y ejecutar agentes de IA autónomos que puedan realizar tareas de múltiples pasos con intervención manual mínima. Al definir perfiles de agentes en archivos de configuración YAML simples, los desarrolladores pueden especificar APIs, herramientas y módulos de memoria para tareas como recuperación de datos, análisis y orquestación de pipelines. Dive gestiona el contexto, estado y ingeniería de prompts, permitiendo flujos de trabajo flexibles con manejo de errores y registro integrados. Su arquitectura modular soporta una amplia gama de modelos lingüísticos y sistemas de recuperación, facilitando la construcción de agentes para automatización de atención al cliente, generación de contenido y procesos DevOps. El marco escala desde prototipos hasta producción, ofreciendo comandos CLI y endpoints API para integrar agentes sin problemas en sistemas existentes.
    Características principales de Dive
    • Orquestación de agentes
    • Integración de herramientas
    • Gestión de memoria
    • Manejo de contexto
    • Ingeniería de prompts
    • Interfaz CLI
    • Configuración YAML
    • Logging y monitoreo
    • Adaptadores independientes del modelo
  • 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.
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