Outils AI agent workflows simples et intuitifs

Explorez des solutions AI agent workflows conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

AI agent workflows

  • Une bibliothèque TypeScript et JSON Schema permettant aux développeurs de définir et valider les interfaces d'outils d'agents IA de manière sûre dans le type
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    Qu'est-ce que Xemantic AI Tool Schema ?
    Xemantic AI Tool Schema est un ensemble de définitions de schéma JSON et de types TypeScript conçus pour standardiser la description, la validation et l'invocation des outils d'agents IA. Les développeurs peuvent définir des métadonnées d'outil telles que le nom, la description et les paramètres, puis valider les instances par rapport au schéma ou utiliser les interfaces TypeScript générées lors du développement. Le schéma supporte les types de paramètres, les structures imbriquées, les valeurs par défaut et le contrôle de version, garantissant une validation robuste et une compatibilité. En suivant un schéma cohérent, les agents IA peuvent découvrir et appeler des outils de manière fiable à l'exécution, améliorant la maintenabilité et réduisant les erreurs d'intégration. La bibliothèque s'intègre parfaitement avec Xemantic AI Agents et peut être étendue pour des cas d'utilisation personnalisés.
  • RecurSearch est un kit Python offrant une recherche sémantique récursive pour affiner les requêtes et améliorer les pipelines RAG.
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    Qu'est-ce que RecurSearch ?
    RecurSearch est une bibliothèque Python open-source conçue pour améliorer la génération augmentée par récupération (RAG) et les workflows d'agents IA en permettant une recherche sémantique récursive. Les utilisateurs définissent un pipeline de recherche qui embed des requêtes et des documents dans des espaces vectoriels, puis affineit itérativement les requêtes en fonction des résultats précédents, applique des filtres de métadonnées ou de mots-clés, et résume ou agrège les résultats. Cette étape de raffinement étape par étape permet d'obtenir une précision accrue, de réduire les appels API et d'aider les agents à faire ressortir des informations profondément imbriquées ou spécifiques au contexte à partir de grands corpus.
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