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엔티티 추출

  • Ducky

    Ducky es un creador de agentes IA sin código que crea chatbots personalizables que se integran con tu CRM, base de conocimientos y APIs.
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    ¿Qué es Ducky?
    Ducky permite a los equipos construir, entrenar y desplegar agentes IA personalizados sin escribir código. Puedes ingerir documentos, hojas de cálculo o registros de CRM como fuentes de conocimiento y configurar reconocimiento de intenciones, extracción de entidades y flujos de múltiples pasos via una interfaz de arrastrar y soltar. Ducky soporta integración con APIs REST, bases de datos y webhooks, y ofrece despliegue multicanal a través de widgets de chat web, Slack y extensión Chrome. Análisis en tiempo real ofrecen información sobre volumen de conversación, satisfacción del usuario y rendimiento del agente. Controles de acceso basados en roles y gestión de versiones aseguran gobernanza de nivel empresarial mientras mantienen ciclos de iteración rápidos.
    Características principales de Ducky
    • Constructor visual de conversación sin código
    • Despliegue multicanal (Web, Slack, Chrome)
    • Integraciones de fuentes de datos (CRM, KB, APIs REST)
    • Configuración personalizada de intención y entidades
    • Analíticas y reportes en tiempo real
    • Control de acceso basado en roles y control de versiones
    • Orquestación mult-agente
    Pros y Contras de Ducky

    Desventajas

    No hay información de precios disponible
    No hay enlaces directos a tiendas de aplicaciones para plataformas móviles
    Información limitada sobre posibles limitaciones o desventajas

    Ventajas

    Herramientas de IA descentralizadas y enfocadas en la privacidad
    Algoritmo de búsqueda Web3 especializado sin seguimiento
    Soporta pagos en criptomonedas y recompensas por contribuciones
    Acceso a múltiples modelos de IA y análisis de blockchain
    Almacenamiento de datos local para proteger los datos del usuario

  • Graph_RAG

    Graph_RAG permite la creación de grafos de conocimiento habilitados por RAG, integrando recuperación de documentos, extracción de entidades/relaciones y consultas en bases de datos gráficas para respuestas precisas.
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    ¿Qué es Graph_RAG?
    Graph_RAG es un marco basado en Python diseñado para construir y consultar grafos de conocimiento para generación aumentada por recuperación (RAG). Soporta la ingestión de documentos no estructurados, la extracción automática de entidades y relaciones usando LLMs o herramientas NLP, y el almacenamiento en bases de datos gráficas como Neo4j. Con Graph_RAG, los desarrolladores pueden construir grafos de conocimiento conectados, ejecutar consultas semánticas para identificar nodos y caminos relevantes, y alimentar los contextos recuperados en prompts de LLM. El marco proporciona pipelines modulares, componentes configurables y ejemplos de integración para facilitar aplicaciones de extremo a extremo RAG, mejorando la precisión de respuestas e interpretabilidad mediante la representación estructurada del conocimiento.

  • Manus JS

    Una biblioteca de asistente IA en JavaScript que analiza páginas web, resume contenido, responde consultas de investigación, extrae insights y genera citas.
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    ¿Qué es Manus JS?
    Manus JS es una biblioteca de JavaScript del lado del cliente que incorpora un asistente de investigación inteligente en cualquier página web. Escanea y comprende contenido HTML, luego utiliza IA para generar resúmenes de artículos, responder preguntas específicas con referencias, extraer entidades nombradas y producir listas de citas en múltiples formatos. Los desarrolladores pueden configurar prompts personalizados, fuentes de datos y componentes UI para adaptarse a su branding. Manus JS funciona offline con contenido en caché y se conecta a APIs de IA para búsquedas en tiempo real, siendo adecuado para portafolios académicos, sitios de agregación de noticias o plataformas de bases de conocimiento que desean ofrecer insights instantáneos a los usuarios.
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