QueryCraft est un outil d'ingénierie des invites basé sur Python, conçu pour rationaliser le développement des agents IA. Il permet aux utilisateurs de définir des invites structurées via un pipeline modulaire, de se connecter sans problème à plusieurs API LLM, et de réaliser des évaluations automatisées selon des métriques personnalisées. Avec une journalisation intégrée de l’utilisation des jetons et des coûts, les développeurs peuvent mesurer la performance, comparer différentes versions d’invites et identifier des inefficacités. QueryCraft comprend également des outils de débogage pour inspecter les sorties du modèle, visualiser les étapes du flux de travail et effectuer des benchmarks sur différents modèles. Ses interfaces CLI et SDK permettent une intégration dans les pipelines CI/CD, favorisant une itération rapide et une collaboration efficace. En fournissant un environnement complet pour la conception, le test et l’optimisation des invites, QueryCraft aide les équipes à fournir des solutions d’agents IA plus précises, efficaces et rentables.

LlamaIndex est une bibliothèque Python orientée développeur conçue pour combler le fossé entre les grands modèles de langage et les données privées ou spécifiques à un domaine. Elle offre plusieurs types d’index—comme les index vectoriels, arborescents et par mots-clés—ainsi que des adaptateurs pour bases de données, systèmes de fichiers et API web. Le cadre inclut des outils pour découper les documents en nœuds, les intégrer via des modèles d’intégration populaires et effectuer une récupération intelligente pour fournir du contexte à un LLM. Avec la mise en cache intégrée, des schémas de requête et la gestion des nœuds, LlamaIndex facilite la création d’applications augmentant la récupération, permettant des réponses très précises et riches en contexte dans des applications comme les chatbots, les services QA et les pipelines analytiques.

L'Agent LLMLing est un cadre modulaire pour créer, configurer et déployer des agents d'IA alimentés par de grands modèles de langage. Les utilisateurs peuvent instancier plusieurs rôles d’agents, connecter des outils ou API externes, gérer la mémoire conversationnelle et orchestrer des flux de travail complexes. La plateforme inclut un terrain de jeu basé sur un navigateur qui visualise les interactions des agents, journalise l'historique des messages et permet des ajustements en temps réel. Avec un SDK Python, les développeurs peuvent écrire des comportements personnalisés, intégrer des bases de données vectorielles et étendre le système via des plugins. LLMLing Agent simplifie la création de chatbots, de bots d'analyse de données et d'assistants automatisés en fournissant des composants réutilisables et des abstractions claires pour la collaboration multi-agents.