Outils conversations à plusieurs tours simples et intuitifs

Explorez des solutions conversations à plusieurs tours conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

conversations à plusieurs tours

  • ADK-Golang permet aux développeurs Go de créer des agents alimentés par l'IA avec des outils intégrés, la gestion de la mémoire et l'orchestration des invites.
    0
    0
    Qu'est-ce que ADK-Golang ?
    ADK-Golang est un kit de développement d'agents open-source pour l'écosystème Go. Il fournit un cadre modulaire pour enregistrer et gérer des outils (API, bases de données, services externes), créer des modèles d'invite dynamiques et maintenir la mémoire de conversation pour des interactions multisessions. Avec des modèles d'orchestration intégrés et un support de journalisation, les développeurs peuvent facilement configurer, tester et déployer des agents IA qui effectuent des tâches telles que la récupération de données, les flux de travail automatisés et la conversation contextuelle. ADK-Golang abstrait les appels d'API de bas niveau et simplifie le cycle de vie complet de l'agent — de l'initialisation et de la planification à l'exécution et à la gestion des réponses — entièrement en Go.
    Fonctionnalités principales de ADK-Golang
    • Intégration et enregistrement d'outils
    • Constructeur de modèles d'invite dynamiques
    • Gestion de la mémoire de conversation
    • Moteur d'orchestration des agents
    • Journalisation et surveillance
  • Un chatbot basé sur LangChain pour le support client qui gère des conversations multi-tours avec récupération de base de connaissances et réponses personnalisables.
    0
    0
    Qu'est-ce que LangChain Chatbot for Customer Support ?
    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.
Vedettes