Outils integración de modelos de lenguaje grande simples et intuitifs

Explorez des solutions integración de modelos de lenguaje grande conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

integración de modelos de lenguaje grande

  • Une plateforme open-source en Python pour créer des agents d'IA personnalisés avec raisonnement, mémoire et intégrations d'outils alimentés par LLM.
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    Qu'est-ce que X AI Agent ?
    X AI Agent est un framework orienté développeur qui simplifie la création d'agents d'IA personnalisés utilisant de grands modèles de langage. Il supporte nativement l'appel de fonctions, la gestion de mémoire, l'intégration d'outils/plugins, le raisonnement en chaîne et l'orchestration de tâches multi-étapes. Les utilisateurs peuvent définir des actions personnalisées, connecter des API externes et maintenir le contexte de conversation entre les sessions. La conception modulaire du framework assure une extensibilité et une intégration transparente avec des fournisseurs LLM populaires, permettant des workflows robustes d'automatisation et de prise de décision.
    Fonctionnalités principales de X AI Agent
    • Intégration LLM avec appel de fonctions
    • Gestion de mémoire contextuelle
    • Architecture de plugins et outils
    • Raisonnement en chaîne
    • Orchestration de tâches multi-étapes
  • Framework Python open-source orchestrant plusieurs agents d'IA pour la récupération et la génération dans les workflows RAG.
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    Qu'est-ce que Multi-Agent-RAG ?
    Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.
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