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системы вопросов и ответов

  • Un marco de agentes de IA de código abierto que orquesta múltiple agentes legales especializados para análisis de documentos, redacción de contratos, verificaciones de cumplimiento y investigación.
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    ¿Qué es Legal MultiAgent System?
    El Sistema MultiAgente Legal es una plataforma de código abierto basada en Python que orquesta múltiples agentes de IA especializados en flujos de trabajo legales. Cada agente maneja tareas discretas como análisis de documentos, redacción de contratos, recuperación de citas, verificación de cumplimiento y preguntas y respuestas. Los agentes se comunican a través de un orquestador central, permitiendo procesamiento en paralelo y análisis colaborativo. Al integrarse con las APIs de LLMs populares y permitir el desarrollo de módulos personalizados, agiliza la investigación legal, automatiza tareas repetitivas y garantiza resultados consistentes. La arquitectura modular del sistema soporta fácil extensión, permitiendo a las organizaciones adaptar los agentes a jurisdicciones específicas, áreas de práctica o marcos de cumplimiento, logrando una automatización legal escalable y precisa.
    Características principales de Legal MultiAgent System
    • Orquestación de múltiples agentes
    • Análisis de documentos legales
    • Redacción y revisión de contratos
    • Evaluación de cumplimiento y riesgos
    • Automatización de preguntas y respuestas y investigación legal
  • 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.
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