Outils integração com serviços em nuvem simples et intuitifs

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integração com serviços em nuvem

  • GenAI Processors rationalise la création de pipelines d'IA générative avec des modules personnalisables de chargement, traitement, récupération de données et orchestration de LLM.
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    Qu'est-ce que GenAI Processors ?
    GenAI Processors fournit une bibliothèque de processeurs réutilisables et configurables pour construire des flux de travail d'IA générative de bout en bout. Les développeurs peuvent ingérer des documents, les diviser en morceaux sémantiques, générer des embeddings, stocker et interroger des vecteurs, appliquer des stratégies de récupération, et construire dynamiquement des prompts pour les appels des grands modèles de langage. Son architecture plug-and-play permet une extension facile des étapes de traitement personnalisées, une intégration transparente avec les services Google Cloud ou d'autres magasins de vecteurs, et la gestion de pipelines RAG complexes pour des tâches telles que la réponse aux questions, le résumé et la récupération de connaissances.
    Fonctionnalités principales de GenAI Processors
    • Ingestion et parsing de documents
    • Segmentation de texte et segmentation sémantique
    • Génération d'embeddings avec des modèles configurables
    • Intégration de magasins de vecteurs (ex. FAISS, Vertex AI Matching Engine)
    • Stratégies de récupération et recherche de similarité
    • Modélisation de prompts et construction dynamique de prompts
    • Orchestration de LLM et appels API
    • Création et extension de processeurs personnalisés
    • Orchestration et surveillance de pipeline
  • LangChain Google Gemini Agent automatise les flux de travail en utilisant l'API Gemini pour la récupération de données, la synthèse et l'IA conversationnelle.
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    Qu'est-ce que LangChain Google Gemini Agent ?
    LangChain Google Gemini Agent est une bibliothèque Python conçue pour simplifier la création d'agents IA autonomes alimentés par les modèles de langage Gemini de Google. Elle combine l'approche modulaire de LangChain—qui permet des chaînes d'invite, la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils—avec la compréhension avancée du langage naturel de Gemini. Les utilisateurs peuvent définir des outils personnalisés pour les appels API, les requêtes de bases de données, le web scraping et la synthèse de documents ; les orchestrer via un agent qui interprète les entrées utilisateur, sélectionne les actions d'outils appropriées et compose des réponses cohérentes. Le résultat est un agent flexible capable de raisonnement à plusieurs étapes, d'accès aux données en temps réel et de dialogues contextuels, idéal pour construire des chatbots, des assistants de recherche et des flux de travail automatisés. Il prend également en charge l'intégration avec des magasins de vecteurs populaires et des services cloud pour l’évolutivité.
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