Solutions 개인화된 어시스턴트 à prix réduit

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개인화된 어시스턴트

  • Un exemple .NET démontrant la création d'un copilote conversationnel AI avec Semantic Kernel, combinant des chaînes LLM, la mémoire et des plugins.
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    Qu'est-ce que Semantic Kernel Copilot Demo ?
    Semantic Kernel Copilot Demo est une application de référence de bout en bout illustrant comment construire des agents IA avancés avec le cadre Semantic Kernel de Microsoft. La démo propose un chaînage de prompts pour un raisonnement multi-étapes, une gestion de mémoire pour rappeler le contexte entre les sessions, et une architecture de compétences basée sur des plugins permettant l'intégration avec des API ou services externes. Les développeurs peuvent configurer des connecteurs pour Azure OpenAI ou des modèles OpenAI, définir des modèles de prompts personnalisés et implémenter des compétences spécifiques au domaine telles que l'accès au calendrier, la gestion de fichiers ou la récupération de données. L'exemple montre comment orchestrer ces composants pour créer un copilote conversationnel capable de comprendre les intentions des utilisateurs, d'exécuter des tâches et de maintenir le contexte au fil du temps, favorisant ainsi le développement rapide d'assistants IA personnalisés.
  • NexusGPT utilise l'IA pour automatiser les flux de travail et améliorer la productivité en communication.
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    Qu'est-ce que NexusGPT ?
    NexusGPT est conçu pour optimiser l'efficacité au travail grâce à l'automatisation des tâches de communication pilotée par l'IA, telles que la gestion des e-mails, la planification et la récupération d'informations. Il apprend les préférences des utilisateurs pour fournir des réponses et des recommandations personnalisées, permettant aux équipes de se concentrer sur des initiatives stratégiques plutôt que sur des tâches répétitives. Son interface intuitive et ses analyses avancées aident à suivre la performance et à améliorer les processus de prise de décision.
  • Un modèle d'agent IA montrant la planification automatisée des tâches, la gestion de la mémoire et l'exécution d'outils via l'API OpenAI.
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    Qu'est-ce que AI Agent Example ?
    AI Agent Example est un référentiel de démonstration pratique pour les développeurs et chercheurs souhaitant construire des agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage (LLM). Le projet inclut un code d'exemple pour la planification d'agents, le stockage de mémoire et l'invocation d'outils, illustrant comment intégrer des API externes ou des fonctions personnalisées. Il propose une interface conversationnelle simple qui interprète les intentions de l'utilisateur, formule des plans d'action et exécute des tâches en appelant des outils prédéfinis. Les développeurs peuvent suivre des modèles clairs pour étendre l'agent avec de nouvelles capacités comme la planification d'événements, le scraping web ou le traitement automatisé de données. Offrant une architecture modulaire, ce modèle accélère l'expérimentation avec des workflows pilotés par l'IA et des assistants numériques personnalisés tout en donnant un aperçu de l'orchestration des agents et de la gestion d'état.
  • Créez, intégrez et déployez des assistants IA personnalisés en quelques minutes.
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    Qu'est-ce que Assistants Hub ?
    Assistants Hub est une plateforme qui permet de créer, d'intégrer et de déployer des assistants IA personnalisés en quelques minutes. Cette plateforme conviviale démocratise l'IA, permettant même aux utilisateurs non techniques de construire et de déployer des assistants IA. Le service met en avant la scalabilité et la facilité d'utilisation, visant à améliorer la productivité et l'innovation dans divers environnements tels que les affaires, l'éducation et les cas d'utilisation personnelle.
  • LangChain est un cadre open-source permettant aux développeurs de construire des chaînes, agents, mémoires et intégrations d'outils alimentés par LLM.
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    Qu'est-ce que LangChain ?
    LangChain est un cadre modulaire qui aide les développeurs à créer des applications AI avancées en connectant de grands modèles de langage avec des sources de données externes et des outils. Il fournit des abstractions de chaînes pour des appels séquentiels LLM, une orchestration d'agents pour les flux de travail de décision, des modules de mémoire pour la conservation du contexte, et des intégrations avec des chargeurs de documents, des magasins vectoriels et des outils basés sur API. Avec la prise en charge de plusieurs fournisseurs et SDK en Python et JavaScript, LangChain accélère le prototypage et le déploiement de chatbots, de systèmes QA et d'assistants personnalisés.
  • LobeChat unifie plusieurs LLMs dans une seule plateforme de chat web avec assistants IA synchronisés et intégrations de plugins.
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    Qu'est-ce que lobe-chat ?
    LobeChat fournit une interface de chat unifiée pour des modèles de langage de grande taille populaires, permettant aux utilisateurs de passer de ChatGPT, Claude, Gemini et plus sans quitter la plateforme. Elle propose une synchronisation des messages basée sur le cloud, la création d'assistants personnalisés, et un cadre de plugins pour étendre la fonctionnalité—couvrant les tâches IA de texte, image, vidéo et voix. Avec une automatisation intégrée des flux de travail et un support multi-modal, les utilisateurs peuvent automatiser les tâches répétitives, stimuler la créativité et gérer divers agents IA en un seul endroit.
Vedettes