OpenAssistantGPT est une plateforme SaaS open-source conçue pour créer des chatbots avec l'API Assistant d'OpenAI. Elle facilite l'intégration parfaite, permettant aux utilisateurs d'ajouter sans effort un chatbot à leur site Web. Offrant des capacités robustes, elle assure un engagement utilisateur efficace et efficace grâce à l'IA conversationnelle, en faisant un outil polyvalent pour diverses applications, du support client aux interfaces utilisateur interactives.

PygmalionAI propose une plateforme open-source pour créer et interagir avec de grands modèles de langage conçus pour le chat, les jeux de rôle et l'aventure. Les utilisateurs peuvent interagir avec des personnages d'IA dynamiques, en créant des intrigues uniques et des expériences immersives. Le projet vise à rendre l'IA avancée accessible à des fins créatives et interactives, tout en favorisant une communauté de développeurs et d'enthousiastes.

ragChatbot est un framework orienté développeur visant à simplifier la création de chatbots RAG. Il intègre des pipelines LangChain avec OpenAI ou d'autres API LLM pour traiter les requêtes sur des corpus documentaires personnalisés. Les utilisateurs peuvent télécharger des fichiers de différents formats (PDF, DOCX, TXT), extraire automatiquement le texte et générer des embeddings via des modèles populaires. Le framework supporte plusieurs bases vectorielles comme FAISS, Chroma et Pinecone pour une recherche par similarité efficace. Il dispose d'une couche de mémoire conversationnelle pour les interactions multi-tours et d'une architecture modulaire permettant de personnaliser les modèles de prompt et les stratégies de récupération. Avec une CLI simple ou une interface web, vous pouvez ingérer des données, configurer les paramètres de recherche et lancer un serveur de chat pour répondre aux questions avec pertinence et précision.

Community AI Assistant offre un cadre prêt à l'emploi pour créer et déployer des chatbots communautaires basés sur l'IA. Il utilise des embeddings OpenAI pour créer une base de connaissances personnalisée à partir de documentation, FAQ et guides utilisateur. L'assistant supporte la gestion des utilisateurs, une authentification sécurisée et des workflows de modération. Il peut être personnalisé via des fichiers de configuration et des variables d'environnement, donnant aux développeurs un contrôle total sur les invites, l'interface utilisateur et l'intégration dans des applications web existantes ou des plateformes communautaires.

Telegram AI Agent est un framework léger open-source qui permet aux développeurs de créer et déployer des bots intelligents dans Telegram utilisant les modèles GPT d'OpenAI. Il fournit une mémoire de conversation persistante, des modèles de prompts configurables et des personnalités d'agents personnalisables. Avec le support de multiples agents, architectures de plugins et configuration simple de l'environnement, les utilisateurs peuvent étendre les capacités du bot avec des APIs externes ou des bases de données. Le framework gère le routage des messages, l’analyse des commandes et la gestion de l’état, permettant des interactions fluides et contextuelles. Que ce soit pour le support client, les assistants éducatifs ou la gestion de communauté, Telegram AI Agent simplifie la création de bots robustes et évolutifs offrant des réponses proches de celles humaines directement dans Telegram.

Aibot est un framework d'agents IA extensible en Python qui fournit une interface en ligne de commande pour configurer et faire fonctionner des chatbots personnalisés. Il prend en charge les API multi-modèles (par exemple, OpenAI, Anthropic), la gestion de l'historique de conversation, la mémoire persistante et l'intégration d'outils via plugins. Les développeurs peuvent définir des compétences, des flux de travail et des actions personnalisées, permettant l'automatisation des tâches, la récupération de connaissances et des réponses dynamiques. Avec des commandes intégrées pour l'initialisation, la configuration et l'exécution, Aibot facilite le développement et le déploiement d'agents conversationnels intelligents.

Botpress est une plateforme de développement de chatbots open-source conçue pour les développeurs afin de créer et de gérer des agents conversationnels. Elle prend en charge la compréhension du langage naturel, la gestion de dialogue et des modules d'apprentissage automatique intégrés. Les utilisateurs peuvent créer des flux de travail personnalisés et les intégrer avec des API externes. Avec Botpress, les entreprises peuvent déployer des chatbots sur diverses plateformes, améliorant l'engagement client et automatisant efficacement le service client.

Chat-With-CUHKSZ fournit une pipeline simplifiée pour construire un chatbot spécifique à un domaine basé sur la base de connaissances de CUHKSZ. Après avoir cloné le dépôt, les utilisateurs configurent leurs identifiants API OpenAI et spécifient les sources de documents, comme les PDF du campus, les pages web, et les articles de recherche. L'outil utilise LlamaIndex pour prétraiter et indexer les documents, créant un stockage vectoriel efficace. LangChain orchestre la récupération et les prompts, fournissant des réponses pertinentes dans une interface conversationnelle. L'architecture supporte l'ajout de documents personnalisés, la fine-tuning des stratégies de prompt, et le déploiement via Streamlit ou un serveur Python. Il intègre aussi des améliorations de recherche sémantique optionnelles, supporte la journalisation des requêtes pour l'audit, et peut être étendu à d'autres universités avec une configuration minimale.

DocChat-Docling est un cadre de chatbot documentaire AI qui transforme des documents statiques en une base de connaissances interactive. En intégrant des PDF, des fichiers texte et autres formats, il indexe le contenu avec des embeddings vectoriels et permet des questions-réponses en langage naturel. Les utilisateurs peuvent poser des questions de suivi, et l'agent conserve le contexte pour un dialogue précis. Basé sur Python et les principales API LLM, il offre un traitement de documents évolutif, des pipelines personnalisables et une intégration facile, permettant aux équipes de s'auto-servir en information sans recherches manuelles ou requêtes complexes.

e2e-chainlit-chatbot est un projet d'exemple démontrant le cycle complet de développement d'un agent d'IA conversationnelle utilisant Chainlit. Le dépôt inclut du code de bout en bout pour lancer un serveur web local hébergeant une interface de chat interactive, intégrée à de grands modèles de langage pour les réponses, et gérant le contexte de la conversation à travers les messages. Il propose des modèles de prompt personnalisables, des workflows multi-agent, et la diffusion en direct des réponses. Les développeurs peuvent configurer des clés API, ajuster les paramètres du modèle, et étendre le système avec une logique ou des intégrations personnalisées. Avec des dépendances minimales et une documentation claire, ce projet accélère l'expérimentation avec des chatbots pilotés par l'IA et fournit une base solide pour des assistants conversationnels de qualité production. Il inclut également des exemples pour personnaliser les composants front-end, la journalisation et la gestion des erreurs. Conçu pour une intégration transparente avec les plateformes cloud, il supporte à la fois les cas d'utilisation de prototype et de production.

Le chatbot LangChain pour le support client exploite le framework LangChain et de grands modèles de langage pour fournir un agent conversationnel intelligent adapté aux scénarios de support. Il intègre un magasin de vecteurs pour stocker et récupérer des documents spécifiques à l'entreprise, assurant des réponses précises en contexte. Le chatbot conserve une mémoire à plusieurs tours pour gérer naturellement les questions de suivi, et supporte des modèles de prompt personnalisables pour s’aligner avec le ton de la marque. Avec des routines intégrées pour l’intégration API, les utilisateurs peuvent se connecter à des systèmes externes comme CRM ou bases de connaissances. Cette solution open-source facilite le déploiement d’un bot support auto-hébergé, réduit les temps de réponse, standardise les réponses et permet aux équipes d’étendre les opérations de support sans expertise approfondie en IA.