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提示模板管理

  • cpp-langchain

    Una biblioteca de C++ para orquestar solicitudes de LLM y construir agentes de IA con memoria, herramientas y flujos de trabajo modulares.
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    ¿Qué es cpp-langchain?
    cpp-langchain implementa funciones principales del ecosistema LangChain en C++. Los desarrolladores pueden envolver llamadas a modelos de lenguaje grandes, definir plantillas de solicitud, ensamblar cadenas y orquestar agentes que llaman a herramientas o API externas. Incluye módulos de memoria para mantener el estado de conversación, soporte para embeddings para búsqueda de similitudes e integraciones con bases de datos vectoriales. El diseño modular permite personalizar cada componente — clientes LLM, estrategias de solicitud, backends de memoria y kits de herramientas — para adaptarse a casos específicos. Con una biblioteca únicamente en cabecera y soporte de CMake, cpp-langchain simplifica la compilación de aplicaciones nativas de IA en Windows, Linux y macOS sin requerir entornos de Python.
    Características principales de cpp-langchain
    • Envoltorios LLM para API y modelos locales
    • Gestión de plantillas de solicitud
    • Ensamblaje y orquestación de cadenas
    • Marcos de agentes con llamadas a herramientas
    • Módulos de memoria para estado conversacional
    • Generación de embeddings y almacenes vectoriales

  • Flat AI

    Flat AI es un marco de trabajo en Python para integrar chatbots impulsados por LLM, recuperación de documentos, preguntas y respuestas, y resúmenes en aplicaciones.
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    ¿Qué es Flat AI?
    Flat AI es un marco de trabajo minimalista en Python de MindsDB, diseñado para incorporar rápidamente capacidades de IA en productos. Soporta chat, recuperación de documentos, QA, resumen de texto y más mediante una interfaz consistente. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Hugging Face, Anthropic y otros LLMs, así como a almacenes vectoriales populares, sin gestionar infraestructura. Flat AI maneja plantillas de prompts, procesamiento por lotes, caché, manejo de errores, multi-inquilino y monitoreo de forma predeterminada, permitiendo despliegues escalables y seguros de funciones de IA en aplicaciones web, herramientas analíticas y flujos de automatización.

  • Modular LLM Architecture

    Una caja de herramientas de Python que proporciona tuberías modulares para crear agentes impulsados por LLM con memoria, integración de herramientas, gestión de indicaciones y flujos de trabajo personalizados.
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    ¿Qué es Modular LLM Architecture?
    La Arquitectura Modular LLM está diseñada para simplificar la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por LLM mediante un diseño componible y modular. Proporciona componentes principales como módulos de memoria para retención del estado de la sesión, interfaces de herramientas para llamadas a API externas, gestores de indicaciones para generación de indicaciones basadas en plantillas o dinámicas, y motores de orquestación para controlar el flujo de trabajo del agente. Puede configurar tuberías que enlacen estos módulos, permitiendo comportamientos complejos como razonamiento en múltiples pasos, respuestas dependientes del contexto y recuperación de datos integrada. El marco soporta múltiples backends de LLM, permitiéndole cambiar o mezclar modelos, y ofrece puntos de extensión para agregar nuevos módulos o lógica personalizada. Esta arquitectura acelera el desarrollo fomentando la reutilización de componentes, manteniendo la transparencia y el control sobre el comportamiento del agente.
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