Outils состояние разговора simples et intuitifs

Explorez des solutions состояние разговора conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

состояние разговора

  • AgentRails intègre des agents IA alimentés par LLM dans les applications Ruby on Rails pour des interactions utilisateur dynamiques et des flux de travail automatisés.
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    Qu'est-ce que AgentRails ?
    AgentRails permet aux développeurs Rails de construire des agents intelligents utilisant de grands modèles de langage pour la compréhension et la génération de langage naturel. Les développeurs peuvent définir des outils personnalisés et des flux de travail, maintenir l'état de la conversation entre les requêtes et s'intégrer de manière transparente aux contrôleurs et vues Rails. Il abstrait les appels API vers des fournisseurs comme OpenAI et permet un prototypage rapide de fonctionnalités basées sur l'IA, des chatbots aux générateurs de contenu, tout en respectant les conventions Rails pour la configuration et le déploiement.
    Fonctionnalités principales de AgentRails
    • Création d'agents alimentés par LLM avec des générateurs Rails
    • Intégration d'outils personnalisés pour APIs externes
    • Gestion de mémoire basée sur la session
    • Gestion des prompts en langage naturel
    • Intégration transparente avec les contrôleurs et vues Rails
    • Support pour plusieurs fournisseurs LLM
  • Une plateforme open-source pour agents IA augmentés par récupération combinant recherche vectorielle et grands modèles linguistiques pour des questions-réponses basées sur la connaissance contextuelle.
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    Qu'est-ce que Granite Retrieval Agent ?
    Granite Retrieval Agent offre aux développeurs une plateforme flexible pour construire des agents IA génératives augmentés par récupération combinant recherche sémantique et grands modèles linguistiques. Les utilisateurs peuvent ingérer des documents provenant de sources diverses, créer des embeddings vectoriels et configurer des index Azure Cognitive Search ou d'autres magasins vectoriels. Lorsqu’une requête arrive, l’agent récupère les passages les plus pertinents, construit des fenêtres contextuelles et appelle les API LLM pour des réponses ou résumés précis. Il supporte la gestion de la mémoire, l’orchestration en chaîne de la réflexion et des plugins personnalisés pour le pré et post-traitement. Déployable via Docker ou directement en Python, Granite Retrieval Agent accélère la création de chatbots basés sur la connaissance, assistants d'entreprise et systèmes Q&A avec moins d’hallucinations et une meilleure précision factuelle.
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