Herramientas 사용자 정의 솔루션 de alto rendimiento

Accede a soluciones 사용자 정의 솔루션 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

사용자 정의 솔루션

  • Un backend modular de FastAPI que permite la extracción y análisis automatizado de documentos usando Google Document AI y OCR.
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    ¿Qué es DocumentAI-Backend?
    DocumentAI-Backend es un marco backend liviano que automatiza la extracción de texto, campos de formulario y datos estructurados de documentos. Ofrece puntos finales API REST para subir PDFs o imágenes, procesarlos mediante Google Document AI con fallback OCR, y devolver resultados analizados en JSON. Construido con Python, FastAPI y Docker, permite una integración rápida en sistemas existentes, despliegues escalables y personalización mediante pipelines y middleware configurables.
  • Un marco de agentes de IA que orquesta múltiples agentes de traducción para generar, perfeccionar y evaluar colaborativamente traducciones automáticas.
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    ¿Qué es AI-Agentic Machine Translation?
    La Traducción Automática con Agentes de IA es un marco de código abierto diseñado para investigación y desarrollo en traducción automática. Orquesta tres agentes principales: un generador, un evaluador y un perfeccionador, que colaboran para producir, evaluar y perfeccionar traducciones. Basado en PyTorch y modelos de transformadores, soporta preentrenamiento supervisado, optimización mediante aprendizaje por refuerzo y políticas de agentes configurables. Los usuarios pueden realizar benchmarks en conjuntos de datos estándar, monitorear puntuaciones BLEU y extender la línea de proceso con agentes o funciones de recompensa personalizadas para explorar la colaboración entre agentes en tareas de traducción.
  • Un repositorio de GitHub de recetas modulares de agentes de IA usando LangChain y Python, que muestra memoria, herramientas personalizadas y automatización de múltiples pasos.
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    ¿Qué es Advanced Agents Cookbooks?
    Los Recetarios de Agentes Avanzados es un proyecto comunitario en GitHub que ofrece una biblioteca de recetas de agentes de IA basadas en LangChain. Cubre módulos de memoria para retención de contexto, integración de herramientas personalizadas y llamadas a APIs externas, patrones de llamadas a funciones para respuestas estructuradas, planificación en cadena de pensamiento para decisiones complejas y orquestación de flujos de trabajo de múltiples pasos. Los desarrolladores pueden usar estos ejemplos prefabricados para entender las mejores prácticas, personalizar comportamientos y acelerar el desarrollo de agentes inteligentes que automaticen tareas como programación, recuperación de datos y soporte al cliente.
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