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Outils architecture de microservices simples et intuitifs

Explorez des solutions architecture de microservices conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

architecture de microservices

  • Letta

    Letta est une plateforme d’orchestration d’agents IA permettant la création, la personnalisation et le déploiement de travailleurs numériques pour automatiser les flux de travail métiers.
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    Qu'est-ce que Letta ?
    Letta est une plateforme d’orchestration d’agents IA complète conçue pour permettre aux organisations d’automatiser des workflows complexes grâce à des travailleurs numériques intelligents. En combinant des modèles d’agents personnalisables avec un puissant constructeur de workflows visuel, Letta permet aux équipes de définir des processus étape par étape, d’intégrer diverses API et sources de données, et de déployer des agents autonomes qui prennent en charge des tâches telles que le traitement de documents, l’analyse de données, l’engagement client et la surveillance des systèmes. Basée sur une architecture microservices, elle propose une prise en charge intégrée pour les modèles IA populaires, la gestion des versions et les outils de gouvernance. Des dashboards en temps réel offrent des insights sur l’activité des agents, les métriques de performance et la gestion des erreurs, garantissant transparence et fiabilité. Avec des contrôles d’accès basés sur les rôles et des options de déploiement sécurisé, Letta évolue de projets pilotes jusqu’à la gestion à l’échelle de l’entreprise.
    Fonctionnalités principales de Letta
    • Constructeur de workflows visuel
    • Orchestration multi-modèles d’agents
    • Intégration API et données
    • Tableau de bord de surveillance en temps réel
    • Contrôle d’accès basé sur les rôles
    • Outils de gestion de versions et de gouvernance
    • Traitement NLP intégré et gestion documentaire
    • Déclencheurs événementiels et planification
    Avantages et inconvénients de Letta

    Inconvénients

    Avantages

    Fournit un environnement de développement d'agents complet pour créer des agents avec état de manière efficace.
    Prend en charge l'intégration avec des applications via REST API et SDKs.
    Permet la connexion à des bibliothèques d'outils externes grâce au protocole Model Context (MCP).
    Propose des tutoriels, des exemples et des guides pratiques pour faciliter la courbe d'apprentissage et le processus de développement.
    Prend en charge les options de déploiement en cloud et en auto-hébergement.

  • Llama-Index-Go

    Une bibliothèque Go open-source offrant l'indexation de documents basée sur des vecteurs, la recherche sémantique et les capacités RAG pour les applications alimentées par LLM.
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    Qu'est-ce que Llama-Index-Go ?
    En tant qu'implémentation robuste en Go du populaire framework LlamaIndex, Llama-Index-Go offre des capacités de bout en bout pour la construction et la requête d'index basés sur des vecteurs à partir de données textuelles. Les utilisateurs peuvent charger des documents via des chargeurs intégrés ou personnalisés, générer des embeddings en utilisant OpenAI ou d'autres fournisseurs, et stocker les vecteurs en mémoire ou dans des bases de données vectorielles externes. La bibliothèque expose une API QueryEngine qui supporte la recherche par mots-clés et sémantique, des filtres booléens, et la génération augmentée par récupération avec des LLM. Les développeurs peuvent étendre les parseurs pour Markdown, JSON ou HTML, et intégrer des modèles d'encodage alternatifs. Conçue avec des composants modulaires et des interfaces claires, elle offre haute performance, débogage facile, et une intégration flexible dans des microservices, outils CLI ou applications web, permettant un prototypage rapide de solutions de recherche et de chat alimentées par l’IA.
Vedettes