Novedades コンテキスト回答 para este año

Encuentra herramientas コンテキスト回答 diseñadas para las necesidades modernas de los profesionales.

コンテキスト回答

  • Interactúa con un sistema de preguntas y respuestas dedicado para usuarios de Qualcomm CE.
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    ¿Qué es CEBot?
    CEBot emplea un modelo de lenguaje grande (LLM) para ofrecer respuestas informativas y perspectivas a los usuarios de Qualcomm CE. Este complemento de Chrome simplifica el proceso de encontrar soluciones al proporcionar información contextual y relevante al alcance de la mano del usuario. La interfaz fácil de usar garantiza una navegación sencilla e interacción eficiente, convirtiéndolo en una herramienta esencial para cualquiera que participe en actividades de Qualcomm CE.
    Características principales de CEBot
    • Sistema de preguntas y respuestas interactivo
    • Respuestas contextuales
    • Interfaz amigable para el usuario
  • Herramienta de búsqueda impulsada por IA que mejora el acceso a la información en línea.
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    ¿Qué es Cursor Search?
    Cursor Search es una herramienta impulsada por IA diseñada para revolucionar su experiencia de navegación al proporcionar respuestas contextuales en tiempo real a sus preguntas. Los usuarios simplemente escriben su consulta, y la IA refleja su comprensión para entregar respuestas instantáneas, eliminando la necesidad de búsquedas tediosas y cambios de pestaña. Su integración inteligente en navegadores populares permite un proceso de búsqueda interactivo y eficiente. Ya sea para investigación académica, soluciones de codificación o conocimientos generales, Cursor Search mejora la productividad con resultados precisos basados en algoritmos inteligentes.
  • 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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