Outils interactions à faible latence simples et intuitifs

Explorez des solutions interactions à faible latence conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

interactions à faible latence

  • SparkChat SDK : une boîte à outils pour développeurs pour intégrer des chatbots IA personnalisables alimentés par des LLM en temps réel sur les plateformes web et mobiles.
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    Qu'est-ce que SparkChat SDK ?
    SparkChat SDK est conçu pour simplifier la création d’interfaces de chat pilotées par l’IA dans les ecosystems logiciels existants. Il offre une architecture modulaire avec des widgets frontend prêts à l’emploi, des clients SDK pour JavaScript, iOS et Android, et des connecteurs backend flexibles vers des fournisseurs LLM populaires. Les développeurs peuvent définir les flux et intentions de conversation à l’aide de schémas JSON ou d’un éditeur de flux visuel, appliquer des modèles NLU personnalisés et intégrer des bases de données utilisateur pour des réponses personnalisées. La diffusion de messages en temps réel via WebSocket assure une faible latence, tandis que les filtres de modération configurables et le contrôle d’accès basé sur les rôles maintiennent la conformité et la sécurité. Avec un tableau de bord analytique intégré, ils peuvent suivre l’engagement des utilisateurs, la durée des sessions et les taux de fallback, afin d’optimiser les stratégies de dialogue. Le SDK peut évoluer horizontalement pour supporter des millions de conversations simultanées, facilitant le déploiement dans le support client, le commerce électronique, la technologie éducative et les applications d’assistants virtuels.
  • Une bibliothèque Python permettant de créer des agents de chat AI en streaming en temps réel utilisant l’API OpenAI pour des expériences interactives.
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    Qu'est-ce que ChatStreamAiAgent ?
    ChatStreamAiAgent fournit aux développeurs une boîte à outils Python légère pour implémenter des agents de chat IA qui diffusent des tokens au fur et à mesure de leur génération. Il supporte plusieurs fournisseurs de LLM, des hooks d’événements asynchrones et une intégration facile dans des applications web ou console. Avec une gestion intégrée du contexte et des modèles d'invite, les équipes peuvent rapidement prototyper des assistants conversationnels, des bots d’assistance client ou des tutoriels interactifs, tout en fournissant des réponses en temps réel à faible latence.
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