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文檔索引

  • Marvin

    Marvin by Mintlify es un asistente de documentación impulsado por IA que ofrece respuestas contextualizadas y ejemplos de código de la documentación de tu proyecto.
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    ¿Qué es Marvin?
    Marvin es un asistente de documentación con IA que indexa los repositorios y archivos de documentación de tu proyecto para proporcionar respuestas instantáneas y precisas a los desarrolladores. Utilizando modelos NLP avanzados, Marvin entiende consultas en lenguaje natural, obtiene ejemplos de código relevantes y resalta secciones de la documentación. Se integra directamente en tu sitio de documentación o en una herramienta web independiente, permitiendo a los equipos reducir tickets de soporte, acelerar la incorporación y mantener la calidad de la documentación sin intervención manual.
    Características principales de Marvin
    • Preguntas y respuestas en lenguaje natural
    • Recuperación de respuestas contextualizadas
    • Extracción de fragmentos de código
    • Indexación del repositorio de documentación
    • Incrustación de widgets en vivo
    • Soporte multilingüe
    • Base de conocimiento personalizada
    Pros y Contras de Marvin

    Desventajas

    Ventajas

    Proporciona una interfaz simple para construir aplicaciones de IA con LLMs.
    Maneja funcionalidades complejas como gestión de estado y coordinación multiagente.
    Soporta la creación de agentes especializados con habilidades y personalidades distintas.
    Permite salida de datos estructurados y memoria persistente para agentes.
    Extensible y fácil de integrar con código Python existente.

  • Query-Bot

    Una aplicación de chat impulsada por IA que usa GPT-3.5 Turbo para ingerir documentos y responder consultas de usuarios en tiempo real.
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    ¿Qué es Query-Bot?
    Query-Bot integra la ingestión de documentos, segmentación de texto y embeddings vectoriales para construir un índice buscable a partir de PDFs, archivos de texto y documentos Word. Usando LangChain y GPT-3.5 Turbo de OpenAI, procesa las consultas del usuario recuperando pasajes relevantes y generando respuestas concisas. La interfaz basada en Streamlit permite a los usuarios cargar archivos, seguir el historial de conversaciones y ajustar configuraciones. Puede desplegarse localmente o en entornos en la nube, ofreciendo un marco extensible para agentes personalizados y bases de conocimientos.
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