Solutions AIエージェント統合 pour réussir

Adoptez des outils AIエージェント統合 conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

AIエージェント統合

  • Framework Python open-source orchestrant plusieurs agents d'IA pour la récupération et la génération dans les workflows RAG.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-RAG ?
    Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.
    Fonctionnalités principales de Multi-Agent-RAG
    • Orchestration multi-agent modulaire
    • Agent de récupération pour l'extraction de documents dans une base vectorielle
    • Agent de raisonnement pour l'analyse en chaîne de pensée
    • Agent de génération pour la synthèse des réponses finales
    • Système d'extension basé sur plugins
    • Prompts et pipelines d'agents configurables
    • Support pour les modèles OpenAI et Hugging Face
    • Journalisation et traçage des interactions des agents
  • Un cadre open-source qui sécurise l'accès des agents LLM aux données privées par le biais du chiffrement, de l'authentification et de couches de récupération sécurisées.
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    Qu'est-ce que Secure Agent Augmentation ?
    Secure Agent Augmentation fournit un SDK Python et un ensemble de modules d'assistance pour encapsuler les appels d'outils des agents IA avec des contrôles de sécurité. Il supporte l'intégration avec des cadres LLM populaires comme LangChain et Semantic Kernel et se connecte à des coffres-forts secrets (par ex., HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager). Le chiffrement au repos et en transit, le contrôle d'accès basé sur les rôles et les piste d'audit garantissent que les agents peuvent étendre leur raisonnement avec des bases de connaissances internes et des API sans exposer de données sensibles. Les développeurs définissent des points de terminaison d'outils sécurisés, configurent des politiques d'authentification et initialisent une instance d'agent augmentée pour exécuter des requêtes sécurisées contre des sources de données privées.
  • AnYi est un framework Python pour construire des agents IA autonomes avec planification de tâches, intégration d'outils et gestion de mémoire.
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    Qu'est-ce que AnYi AI Agent Framework ?
    Le framework d'agents IA AnYi aide les développeurs à intégrer des agents IA autonomes dans leurs applications. Les agents peuvent planifier et exécuter des tâches à plusieurs étapes, exploiter des outils et API externes, et maintenir le contexte de conversation grâce à des modules de mémoire configurables. Le framework abstrait les interactions avec divers fournisseurs de LLM et supporte des outils et backends de mémoire personnalisés. Avec une journalisation, une surveillance et une exécution asynchrone intégrées, AnYi accélère le déploiement d'assistants intelligents pour la recherche, le support client, l'analyse de données ou tout flux de travail nécessitant un raisonnement et une action automatisés.
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