Outils aplicaciones impulsadas por AI simples et intuitifs

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aplicaciones impulsadas por AI

  • Le modèle d'application Agentic facilite les applications Next.js avec des agents IA multi-étapes intégrés pour Q&R, génération de texte et récupération de connaissances.
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    Qu'est-ce que Agentic App Template ?
    Le modèle d'application Agentic est un projet Next.js entièrement configuré qui sert de fondation pour le développement d'applications agentiques pilotées par IA. Il intègre une structure de dossiers modulaire, la gestion des variables d'environnement et des workflows d'agents exemples utilisant les modèles GPT d'OpenAI et des bases de données vectorielles comme Pinecone. Le modèle démontre des modèles clés tels que des chaînes séquentielles multi-étapes, des agents Q&R conversationnels et des endpoints de génération de texte. Les développeurs peuvent facilement personnaliser la logique des chaînes, intégrer des services supplémentaires et déployer sur des plateformes comme Vercel ou Netlify. Avec une prise en charge de TypeScript et une gestion des erreurs intégrée, la scaffolding réduit le temps de configuration initiale et fournit une documentation claire pour de futures extensions.
    Fonctionnalités principales de Agentic App Template
    • Scaffolding Next.js avec TypeScript
    • Workflows d'agents IA pré-construits
    • Intégration du modèle GPT d'OpenAI
    • Support de bases de données vectorielles (ex. Pinecone)
    • Modèles de chaînes multi-étapes
    • Gestion des variables d'environnement
    • Exemples de routes API
  • Convertit des requêtes en langage naturel en SQL via Azure OpenAI, les exécute sur Neon Postgres et renvoie des résultats structurés.
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    Qu'est-ce que Neon Azure AI Agent ?
    Neon Azure AI Agent est une démonstration open-source montrant comment construire un assistant de base de données piloté par l’IA avec Azure OpenAI et Neon Postgres. L’agent analyse les entrées en langage naturel, génère des requêtes SQL optimisées, les exécute sur une instance Postgres sans serveur et retourne des résultats formatés. Les développeurs peuvent utiliser ce dépôt pour prototyper rapidement des applications de données conversationnelles, apprendre les flux de travail intégrés entre Azure AI et Neon DB, et étendre l’agent avec des fonctions ou sources de données personnalisées pour des solutions sur mesure.
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