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メモリシステム

  • Rags es un framework de Python que habilita chatbots reforzados por recuperación combinando almacenes vectoriales con LLMs para preguntas y respuestas basadas en conocimiento.
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    ¿Qué es Rags?
    Rags proporciona una pipeline modular para construir aplicaciones generativas aumentadas por recuperación. Se integra con tiendas vectoriales populares (p. ej., FAISS, Pinecone), ofrece plantillas de prompts configurables e incluye módulos de memoria para mantener el contexto conversacional. Los desarrolladores pueden cambiar entre proveedores LLM como Llama-2, GPT-4 y Claude2 mediante una API unificada. Rags soporta respuestas en streaming, preprocesamiento personalizado y hooks de evaluación. Su diseño extensible permite una integración sin problemas en servicios de producción, permitiendo la ingestión automática de documentos, búsqueda semántica y tareas de generación a gran escala para chatbots, asistentes de conocimiento y resumen de documentos.
    Características principales de Rags
    • Integraciones de almacenes vectoriales (FAISS, Pinecone)
    • Interfaz unificada LLM (Llama-2, GPT-4, Claude2, etc.)
    • Plantillas de prompts configurables
    • Módulos de memoria para retener contexto
    • Soporte de respuestas en streaming
    • Hooks de evaluación y registro
    • Componentes modulares para el pipeline
  • SuperBot es un marco de agentes de IA basado en Python que ofrece interfaz CLI, soporte para plugins, llamadas a funciones y gestión de memoria.
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    ¿Qué es SuperBot?
    SuperBot es un marco completo de IA que permite a los desarrolladores desplegar asistentes autónomos y sensibles al contexto a través de Python y la línea de comandos. Integra los modelos de chat de OpenAI con un sistema de memoria, funciones de llamada y arquitectura de plugins. Los agentes pueden ejecutar comandos shell, correr código, interactuar con archivos, realizar búsquedas web y mantener el estado de la conversación. SuperBot soporta la orquestación multiagente para flujos de trabajo complejos, todo configurable mediante scripts Python simples y comandos CLI. Su diseño extensible permite añadir herramientas personalizadas, automatizar tareas e integrar APIs externas para construir aplicaciones robustas impulsadas por IA.
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