Outils architecture modulaire IA simples et intuitifs

Explorez des solutions architecture modulaire IA conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

architecture modulaire IA

  • Une boîte à outils basée sur Python pour créer des agents IA alimentés par AWS Bedrock avec chaînages de prompts, planification et workflows d'exécution.
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    Qu'est-ce que Bedrock Engineer ?
    Bedrock Engineer fournit aux développeurs une méthode structurée et modulaire pour construire des agents IA exploitant des modèles de fondation AWS Bedrock tels que Amazon Titan et Anthropic Claude. La boîte à outils inclut des workflows d'exemple pour la récupération de données, l'analyse de documents, le raisonnement automatisé et la planification à plusieurs étapes. Il gère le contexte de session, s'intègre avec AWS IAM pour un accès sécurisé et prend en charge des modèles de prompts personnalisables. En abstraisant le code boilerplate, Bedrock Engineer accélère le développement de chatbots, d'outils de résumé et d'assistants intelligents, tout en offrant évolutivité et optimisation des coûts via une infrastructure gérée par AWS.
  • AI-Agents permet aux développeurs de créer et d'exécuter des agents IA personnalisables basés sur Python avec mémoire, intégration d'outils et capacités conversationnelles.
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    Qu'est-ce que AI-Agents ?
    AI-Agents offre une architecture modulaire pour définir et exécuter des agents IA basés sur Python. Les développeurs peuvent configurer le comportement des agents, intégrer des API ou outils externes, et gérer la mémoire des agents sur plusieurs sessions. Il exploite des LLMs populaires, supporte la collaboration multi-agents, et permet des extensions via plugins pour des workflows complexes comme l'analyse de données, le support automatisé et les assistants personnalisés.
  • Cadre Python open-source pour construire des agents d'IA générative modulaires avec des pipelines évolutifs et des plugins.
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    Qu'est-ce que GEN_AI ?
    GEN_AI fournit une architecture flexible pour assembler des agents d'IA générative en définissant des pipelines de traitement, en intégrant de grands modèles linguistiques et en supportant des plugins personnalisés. Les développeurs peuvent configurer des workflows de génération de texte, d'image ou de données, gérer la gestion des entrées/sorties et étendre la fonctionnalité via des plugins communautaires ou personnalisés. Le framework simplifie l'orchestration des appels à plusieurs services d'IA, fournit des outils de journalisation et de gestion des erreurs, et permet une prototypage rapide. Grâce à des composants modulaires et des fichiers de configuration, les équipes peuvent déployer rapidement, surveiller et faire évoluer des applications pilotées par l'IA dans la recherche, le service client, la création de contenu, et plus encore.
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