SnowChat combina embeddings vectoriales y IA conversacional para que puedas consultar documentos en tiempo real. Carga archivos PDF, de texto o markdown; convierte el contenido en embeddings buscables, mantiene el contexto en el chat y genera respuestas o resúmenes precisos usando los modelos GPT de OpenAI. SnowChat también permite ajustar la configuración del modelo, ver fragmentos de fuente para mayor transparencia y exportar registros de conversación para revisión posterior.

Este repositorio ofrece un marco multi-agente personalizable que simula un centro de llamadas de taxi. Define agentes de IA distintos: CustomerAgent para solicitar viajes, DispatchAgent para seleccionar conductores según proximidad, DriverAgent para confirmar asignaciones y actualizar estados, y NotificationAgent para facturación y mensajes. Los agentes interactúan a través de un ciclo de orquestación usando llamadas GPT de OpenAI y memoria, permitiendo diálogo asíncrono, manejo de errores y registros. Los desarrolladores pueden ampliar o adaptar las solicitudes de los agentes, integrar sistemas en tiempo real y prototipar flujos de trabajo de atención al cliente y despacho impulsados por IA con facilidad.

Chatbot-Grok proporciona un marco de agente de IA modular escrito en Python, diseñado para simplificar el desarrollo de bots conversacionales. Soporta gestión de diálogos multironda, mantiene la memoria del chat entre sesiones y permite a los usuarios definir plantillas de indicaciones personalizadas. La arquitectura es extensible, permitiendo a los desarrolladores integrar diversos LLMs, incluyendo Grok, y conectarse a plataformas como Telegram o Slack. Con una organización clara del código y una estructura amigable para plugins, Chatbot-Grok acelera el prototipado y despliegue de asistentes de chat listos para producción.

Chatmate.dev es una plataforma para crear y administrar chatbots basados en GPT-4. Los usuarios pueden combinar múltiples completaciones de chat y recuperaciones de documentos para construir chatbots sofisticados de múltiples cadenas. Estos pueden ser personalizados para manejar tareas específicas como soporte al cliente, recuperación de información y compromiso interactivo, proporcionando una ventaja significativa en soporte automatizado e interacción del usuario.