Novedades データソース管理 para este año

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データソース管理

  • LangGraph permite a los desarrolladores Python construir y orquestar flujos de trabajo de agentes AI personalizados utilizando canalizaciones modulares basadas en gráficos.
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    ¿Qué es LangGraph?
    LangGraph proporciona una abstracción basada en gráficos para diseñar flujos de trabajo de agentes AI. Los desarrolladores definen nodos que representan solicitudes, herramientas, fuentes de datos o lógica de decisión, y luego conectan estos nodos con bordes para formar un gráfico dirigido. Durante la ejecución, LangGraph recorre el gráfico ejecutando llamadas a LLM, solicitudes API y funciones personalizadas en secuencia o en paralelo. El soporte incorporado para caché, manejo de errores, registros y concurrencia garantiza un comportamiento robusto del agente. Plantillas extensibles de nodos y bordes permiten a los usuarios integrar cualquier servicio o modelo externo, haciendo que LangGraph sea ideal para construir chatbots, pipelines de datos, trabajadores autónomos y asistentes de investigación sin código boilerplate complejo.
    Características principales de LangGraph
    • Orquestación de flujo de trabajo de agentes basada en gráficos
    • Definiciones modulares de nodos para solicitudes, herramientas y lógica
    • Integración con OpenAI, Hugging Face y APIs personalizadas
    • Herramientas integradas para monitoreo y depuración
    • Concurrencia y caché configurables
  • Consulta fácilmente bases de datos en lenguaje natural con DataLang.
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    ¿Qué es DataLang?
    DataLang es una herramienta sofisticada pero simple que permite consultar bases de datos a través de lenguaje natural. Los usuarios pueden configurar sus fuentes de datos, agregar vistas de datos e interactuar con sus datos como si estuvieran teniendo una conversación. Esto elimina la necesidad de consultas SQL complejas, permitiendo a los usuarios obtener rápidamente información y respuestas utilizando solo un lenguaje sencillo.
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